Дипломная работа: Автоматизация управления активами при помощи кластерного анализа паттернов поведения игроков рынка в ПАО «ФК Открытие»
Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
80
Таблица 16 Перечень проверяемых функций Проверка результата по
торгам совершенные нейросетью
Параметр
Значение
Функция
Проверка результата по торгам
совершенные нейросетью
Предмет проверки
Проверка графика на предмет не
корректности в совершенный
сделках
Используемые средства
Mathlab
Machine Learning Engineer
Персональный компьютер
трейдер
Исходные данные
Корректно настроенное обучение
торгового робота
Искажения тестовой информации
для имитации нештатных ситуаций
Робот не правильно понял колебание
рынка и произвел некорректную
операцию
Ожидаемая реакция
Робот был корректно настроен на
торговлю но применил не ту
стратегию торговли требуется
дополнительная консультация с
трейдером
Способ определения результатов
Параметры, определяемые
требованиями заказчика
81
2.4.3. Проведение проверочных испытаний и их результаты
На первом этапе тестирования обучим нашу нейронную сеть
полученными данными, для этого запустим neural network traininng
Рисунок 16 Обучение нейросети
По мере обучения торгового робота появляется меньше отклонений,
теперь требуется только дождаться когда когда результат обучения
приблизится к отметке эталонной (Best)
82
Рисунок 17 процесс обучения торгового робота
После окончания обучения с полученими данными можно произвести
пуск непосредственно самого торгового робота
Рисунок 38 Запуск нейросети
83
1. ОБОСНОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ПРОЕКТА
3.1 Выбор и обоснование методики расчёта экономической
эффективности
Ввод на предприятие торгового робота подразумевается серьезными
материальными затратами и рисками, так как на его внедрение могут
потребуется достаточно большое время и также найма соответствующих
специалистов для его поддержки, но для планирования расходов необходимо
знать экономический эффект от внедрения программного продукта
Эффективность внедрения обуславливается следующими факторами:
организационный, информационный, экономический.
Организационный эффект упрощает:
Поиск нужных котировок
Своевременное закрытие и открытие сделок
многочисленные расчеты
расширения области биржевого рынка
Информационный фактор повышает осведомленность сотрудников
предприятия.
Экономический фактор отражается на снижение трудоемкости
отдельных операций, производительности труда, достоверности данных и
оперативности работы.
Экономическая эффективность складывается из двух основных
компонентов:
Сокращение времени реакции на проведение сделки
Появление дополнительного времени у трейдера для совершения
сделок с клиентами
Ключевыми инструментами для сравнения вариантов организации
ЭИС являются сравнение и расчет трудовых и стоимостных показателей, а
также срока окупаемости проекта.
84
Экономический эффект проекта можно рассчитать, анализируя
снижение трудовых и стоимостных показателей.
К трудовым показателям относятся следующие:
1) абсолютное снижение трудовых затрат (∆Т):
∆Т = Т0 - Т1
где Т0 - трудовые затраты в часах за год на обработку информации по
базовому варианту;
Т1
- трудовые затраты в часах за год на обработку информации по
предлагаемому варианту
2) коэффициент относительного снижения трудовых затрат (К
Т
):
К
Т
=∆Т / Т0 * 100% ;
3) индекс снижения трудовых затрат или повышение
производительности труда (Y
T
):
Y
T
= Т0
/ Т1
.
К стоимостным показателям относятся следующие:
1. Абсолютное уменьшение стоимостных затрат (∆С) в рублях за
год:
∆С = С0 - С1
,
где С0– стоимостные затраты в рублях за год на обработку
информации в базовом варианте;
С1
- стоимостные затраты в рублях за год на обработку информации по
внедряемой системе;
2) коэффициент относительного снижения стоимостных затрат (КC):
КC =∆C / C0 * 100%;
3) индекс снижения стоимостных затрат (Y
С
):
YС = С0 / С1.
Помимо рассмотренных показателей целесообразно также рассчитать
срок окупаемости затрат на внедрение проекта машинной обработки
информации (
Источник: https://baza.diplomsite.ru/previewfile/366