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 (
85
Срок окупаемости (величина, обратная коэффициенту эффективности)
– показатель эффективности использования капиталовложений –
представляет собой период времени, в течение которого произведенные
затраты на программные изделия окупаются полученным эффектом.
данных (Ток), рассчитываемый в годах, частях года или в месяцах года:
Ток = КП /∆C,
Где КП является затратами на создание проекта (проектирование и
установка).
3.2 Расчёт показателей экономической эффективности проекта
В данном подразделе рассчитаем затраты (трудовые и стоимостные) на
работу в базовом варианте и на работу после внедрения системы.
Расчет трудовых затрат по базовому и проектируемому варианту.
Объём работы измеряется количеством закрытых сделок, которые
должен обработать специалист отдела продаж в существующей системе.
Норма выработки показывает, сколько за один час специалист может
закрыть сделок при базовом варианте решения задачи, а также сколько
обрабатывает документов при проектном варианте с использованием
разработанной системы.
Трудоёмкость (Тб) определяется делением объёма работы на норму
выработки.
Абсолютный показатель снижения трудовых затрат (∆T) в часах за год:
∆T=Т0-Т1,
∆T= 30885,25-9973,6=20911,65 час.
Коэффициент относительного снижения трудовых затрат (Кт):
Кт=∆T/T0*100%,
Кт=20911,65/30885,25*100%=67.7%
Индекс изменения трудовых затрат или повышение
производительности труда (Yт):
Yт=Т0/Т1.
86
Yт =30885,25/9973,6=3.1
Расчет стоимостных показателей по базовому и проектируемому
варианту:
Среднечасовая зарплата специалиста считается по следующей
формуле: Сумма зарплат деленая на количество людей работающих и
деленная на количество рабочих часов в месяце.
(50000+45000+37000)/3/(21*8)
Часовая норма амортизации определяется по следующему алгоритму:
берется стоимость компьютера и делится на среднегодовое время работы.
Время эксплуатации компьютера составляет 8 часов в день.
Часовая норма амортизации = 4 2876/(247*8)
Где 42 87 - стоимость ПК, 247 – рабочих дней в год в соответствии с
производственным календарем. 8- часов в день.
Часовая стоимость накладных расходов включает в себя затраты на
канцелярские принадлежности: стиплер, ручка, карандаш, ластики, линейки,
листы а4, картриджи и т.д.
Часова стоимость накладных расходов = 31000/247/8
Исходя из расчетов, для наглядности, составим столбчатые диаграммы,
в которых отразим трудовые и стоимостные затраты по двум вариантам
87
Рисунок 19. Сравнительная диаграмма трудовых затрат
Рисунок 20.Сравнительная диаграмма стоимостных затрат
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
Проектный вариант Базовый вариант
0,00 ₽
1 000 000,00 ₽
2 000 000,00 ₽
3 000 000,00 ₽
4 000 000,00 ₽
5 000 000,00 ₽
6 000 000,00 ₽
7 000 000,00 ₽
8 000 000,00 ₽
9 000 000,00 ₽
10 000 000,00 ₽
Проектный вариант Базовый вариант
88
Таблица 17. Расчет прибыли
№
Наименован
ие операций
технологичес
кого
процесса
решения
комплекса
задач
Оборудова
ние
Ед.Из
м.
Объе
м
рабо
ты в
год
Норма
выработки /
производительн
ость устройства
ЭВМ (опер/в
час.)
Трудоемкос
ть (гр5:гр6)
Среднечас
овая
зарплата
специалист
а (руб.)
Часовая
норма
амортиза
ции (руб.
за час) /
ст.1
маш.часа
(руб.)
Часовая
стоимос
ть
накладн
ых
расходо
в (руб.)
Стоимостные
затраты
[(гр8+гр9+гр10)
*гр7] для
ручных
операций
Стоимостные
затраты
затраты
[(гр8+гр9+гр10)
*гр7] для
операций
выпол. на ЭВМ
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
Мониторинг
котировок
ПК
-
2246
5
2,40
6
9
360,
42
3
744,
17
1065
21,70
15,69
2 801 492,22
1 120 596,89
2
Покупка\
продажа
ПК
-
1547
2
3
20
5
157,
33
773,
60
1065
21,70
15,69
1 543 545,52
231 531,83
3
Закрытие
торговых
заявок
ПК
-
3273
5
6
12
5
455,
83
2
727,
92
1065
21,70
15,69
1 632 884,01
816 442,00
4
Квитанция об
оплате
ПК
-
3273
5
3
12
10
911,
67
2
727,
92
1065
21,70
15,69
3 265 768,01
816 442,00
Итоги:
9 243 689,76
2 985 012,72
89
па
Заключение
В процессе написания и выполнения дипломного проекта, было изучена и
построенная нейронная сеть, которая способная производить торговые
операции на фондовом рынке опираясь на загруженные в нее данные также
было выяснено что нейронная сеть может не просто уменьшить время
затраты на выполнения определенных действий но и полностью убрать
человека из рабочих процессов, что в дальнейшем поможет уменьшить штат
сотрудников или перенаправить сотрудников на другие направления.
Технология нейронных сетей уже достаточно активно развивается, если
раньше мысль о том что компьютер может полностью убрать человека из
технологического процесса являлось чем то фантастическим, то сегодня это
уже считается нормой когда многие функции берет на себя
самообучающиеся нейронная сеть, так она способна не просто на равне с
человеком но усовершенствовать свои методы таким образом чтобы
выполняемая задача была выполнена идеально или по заданным критериям.
Выравнивание везде по ширине.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010. Информационная технология. Системная и
программна я инженерия. Процессы жизненного цикла программных
средств.
2. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207/99. Государственный стандарт РФ.
Информационная технология. Процессы жизненного цикла информационных
систем. Издание официальное. - М., 1999