Нечёткие системы на базе нечёткой логики
Указанное направление исследований и практических приложений возникло благодаря выполнению трёх основных условий:
- возникновению новых общественных потребностей;
- появлению новой методологии (идей и методов их реализации);
- возрастанию активности исследователей.
Применительно к финансовому рынку её участниками и исследователями осознана та реальность, что взаимосвязи явлений, протекающие на финансовом рынке, порой не укладываются в рамки привычной детерминированной логики, и ряд событий не могут быть оценены или же предсказаны вычислительным путем. Это связано с тем, что почти все наши знания о реальности являются нечёткими (попытки введения различного рода коэффициентов достоверности в различных экспертных системах являются лишь самообманом разработчиков, пытающихся выразить нечёткость своих знаний о предметной области с помощью чётких числовых значений).
Программная реализация компьютерных нечётких систем базируется на теории нечётких множеств, предложенной Л. Заде в начале 70-х годов. Теория нечётких множеств помогает проектировать роботы, обладающие осязанием и зрением, обрабатывать аэрофотоснимки и другую информацию, которую ранее мог понимать и обрабатывать только человек, строить эффективные алгоритмы распознавания речи и изображений, наиболее адекватно трактовать события, происходящие на финансовом рынке и т. д.
Программная реализация нечётких систем применительно к финансовому рынку реализована, например, в пакетах программ:
- CubiCalk 2.0 for Windows (фирмы HyperLogic). Это наиболее мощный пакет, реализующий методы нечеткой логики в виде экспертной системы с нечеткими правилами.
- RuleMaker (той же фирмы). Программа автоматического построения нечётких правил для CubiCalk.
- FuzzyAnalizer (фирма Mathematicus Lab.). Анализатор финансовых данных на основе нечёткой логики.
- FuziCalk фирмы FuziWare. Это первая электронная таблица на основе нечёткой логики и она позволяет проводить вычисления с неточно известными числами.
|