Экспоненциальное сглаживание в Scilab

function res = sgl(x,alpha)
alpha1 = 1-alpha ;
res = x(:,ones(1,length(alpha))) ;
for k=2:size(x,1)
res(k,:) = res(k,:) .* alpha + res(k-1,:) .* alpha1 ;
end
endfunction

Компиляция библиотеки в Scilab

clear ;

genlib("my_lib","my_lib/") ;

lib("my_lib/") ;

exit ;

Запуск скриптов Silab из командной строки

Создаем пакетник (если в венике).

set PATH=%PATH%;C:\Program Files\scilab-4.1.2\bin\

Scilex.exe - nogui -nwni -nw -nb -f comp.sci

И все работает.

Первые эксперименты по Forex

Проведён первый эксперимент с котировками Forex.
Ниже график с результатами. На нем представлены относительные изменения со скважностью 15 минут за последние 5 дней. Данных очень много. Кроме того на график наложен результат экспоненциального сглаживания с коэффициентом 0.1.

Реальное моделирование.

До сих пор моделирование игры шло без учёта вероятности реализации по курсу закрытия предыдущего дня. Но в текущем дне окно максимума - минимума может уйти за пределы курса закрытия предыдущего дня. И тогда мы не реализуемся. Для этого в модель добавлен соответствующий анализ.

Кроме того добавлена комиссия за совершение сделки.

Теперь отчёты будут идти с учётом этих изменений.

Увеличение мутации и шока

Увеличение мутации и шока усилило модель.

Почему компании не публикуют информацию о себе?

В мире финансовый кризис. У нас в стране есть ещё одна беда - коррупция корпоративная.
Если повнимательнее взглянуть на историю возникновения кризиса, то можно увидеть, что он появился почти внезапно, как цунами. Выскочил из-за угла и по голове. Думаю многих проблем удалось бы избежать если бы у аналитиков было достаточно информации о положении дел в финансовом секторе и не только.
Если бы компании публиковали информацию о состоянии дел внутри, то аналитики скорее всего смогли-бы увидеть о надвигающихся проблемах. Остается выяснить какого рода информацию необходимо публиковать.
Если применить данное решение к нашим компаниям, то один из эффектов был-бы в значительном снижении объёмов корпоративной коррупции. Если допустить, что некоторая компания закупает услуги или продукцию у другой и при этом они обязаны публиковать детали этого контракта (стоимость, объем, сроки и прочее), то многие независимые аналитики могли-бы сразу увидеть насколько эффективно обстоят дела в обозначенных компаниях. Кроме того аналитики станут сами выражать свои мнения о данных контрактах и компаниях. Если возникнет чрезмерное завышение стоимости, то аналитики выскажут это мнение. А это в свою очередь может повлечь за собой разбирательство со стороны владельцев компаний.
Можно привести некоторые контрагрументы против данной методики: необходимость соблюдать секретность в первую очередь от конкурентов, наличие аудиторских проверок (данные и так передаются владельцам), лишние затраты на сбор сведений и публикацию.
Но эффект от публикации сведений наверняка поднимет уверенность у партнеров компании по сравнению с закрытыми конкурентами, использование мнений многих независимых (неоплаченых) аналитиков даст больше уверенности вместе со сведениями аудиторской проверки, и наконец в целях снижения затрат данные необходимо выставлять естественно в электронных ресурсах (на корпоративном сайте), а количество информации к публикации можно определить опытным путем.
Думаю в будущем большинство предприятий будут публиковать максимум информации о себе. В первую очередь они будут заботиться о своем внешнем виде в устах многих независимых аналитиков т.к. это даст им больше шансов в конкурентной борьбе в том числе и на рынке корпоративных кредитов. Но это уже тема другой статьи.

Зачем вовсю использовать Глонас

Зачем вовсю использовать Глонас. Это-же дорого в плане приобретения оборудования. Они уже начали ставить приёмники на автобусы. Приёмник только принимает координаты. Для отправки их в центр диспетчеру необходим передатчик. Наверняка это обычный сотовый телефон. Намного дешевле было-бы использовать определение координат как услугу сотовой компании. А вот они уже для своих целей пусть используют такие мощные методы как GPS и Глонас.

Примеры графиков из экспериментов по 23 модели

Эволюция коэффициентов модели по дням.



Симуляция - моделирование работы по моделям.

Снимок с экрана - процесс расчета 23 модели в Scilab-е.

Завершена сборка 23 модели

В пятницу завершил сборку 23 тестовой модели. Провел несколько расчётов. Результаты обнадёживают.