Технология визуализации проблем и ситуаций финансовой сферы

В центре внимания статьи содержание относительно новой для российского экономического образования области «Финансовый анализ», в современных условиях имеющей существенное значение для развития профессиональной компетентности будущего экономиста.

Ключевые слова: визуализация, принцип наглядности, финансовая математика, моделирование финансовой деятельности, прикладная математическая подготовка, японские свечи, маркеры, тенденции, диаграммы.

Прием визуализации проблем и ситуаций финансовой сферы является базовым приемом операционных исследований, нашедших разнообразное применение с конца XX века. С психолого-педагогической точки зрения в его основе — принципиальные особенности физиологические человеческого организма, которые характеризуются наибольшей уровнем восприятия информации через органы зрения. Установлено, что зрительный нерв человека является самым толстым нервом в организме, он способен практически мгновенно транслировать информацию в головной мозг. Следует отметить, что количество визуализированной информации, воспринимаемой человеком в общем объеме информации, воспринимаемой альтернативными способами, по разным оценкам составляет около 80 %. Очевидно, что нельзя недооценивать визуальное представление информации, необходимо пользоваться этой возможностью, предоставленной человеческой природой.

Процесс визуализации проблем и ситуаций финансово-экономической сферы, т. е. процесс представления финансовой, социальной, управленческой, экономической информации в виде изображения (рисунков, графиков, диаграмм, таблиц, схем и т. д.), является наиболее простым и эффективным способом передачи информации от преподавателя к студенту. Целесообразная реализация технологии визуализации в учебном процессе предоставляет преподавателю широкие возможности для демонстрации прикладных возможностей математических методов в области моделирования финансовой деятельности.

Реализуя технологию визуализации, возможно не только быстро и наглядно объяснять сущность математических моделей и методов в финансово-экономической сфере, доступно интерпретировать особые случаи при работе с различными количественными методами прогнозирования, но и осуществлять своевременную диагностику и коррекцию, а также поддерживать информационное пространство взаимодействия «Студент» — «Информация» — «Преподаватель» на достаточно высоком уровне. Важно, что технология визуализации позволяет студенту не только не забыть информацию, найденную самостоятельно или доведённую до него и разъяснённую, но и вспомнить её детали. Как показывает опыт преподавательской деятельности автора на факультете дистанционного обучения Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова (учебная дисциплина «Моделирование финансовой деятельности» и др.), реализация технологии визуализации [3] положительно влияет на динамику уровня усвоенной студентов бакалавриата учебной информации при наличии своевременного и полноценного визуального подкрепления, обеспечивает снижение возможности неоднозначной интерпретации одной и той же информации, устранение ситуаций неоднозначного и ошибочного понимания.

Представим далее 10 избранных приемов визуализации проблем и ситуаций финансовой сферы, ставшие неотъемлемой частью прикладной математической подготовки в РЭУ им. Г. В. Плеханова и сопроводим их методическими комментариями. В основе этих новых приемов лежит база знаний и набор вычислительных алгоритмов WolframAlpha [2].

Рис. 1. Визуализация «Японские свечи»

Рис. 2. Визуализация «Маркеры OHLC»

Рис. 3. Визуализация «Встроенный канал»

Рис. 4. Визуализация «Тенденции»

На рис. 3 приведен пример визуализации финансовой ситуации с использованием встроенного канала получения финансовых данных, при этом реализовано автоматическое получение цены на акцию с помощью команды FinancialData. Использование разнообразных цветовых схем (Blue, Gold, PurpleGold и др.) и стилей (UpDown и др.) на рис. 4 позволяет акцентировать внимание на тенденциях роста и спада финансового актива. Рассмотрим далее использование цвета для подчёркивания направления и величины тенденции.

Рис. 5. Визуализация «Направление и интенсивность»

Рис. 6. Визуализация «Адаптирование»

Рис. 5 знакомит нас с возможностью графического исследования направления и интенсивности финансовой тенденции благодаря использования цвета и насыщенности. На рис. 6 представлены возможностиадаптирования внешнего вида и элементов различных финансовых диаграмм.

Визуализация «Диаграмма Ренко» (рис.7) используется с целью четкой фиксации критического размера приращений доходности финансового актива, обеспечивающих последующую идентификацию разворота тенденции. Использование полосной диаграммы (рис.8) тоже позволяет идентифицировать развороты финансовой тенденции, однако внимание смещается на анализ тенденций, которые не изменились на протяжении предыдущих периодов.

Рис. 7. Визуализация «Диаграмма Ренко»

Рис. 8. Визуализация «Полосная диаграмма»

Рис. 9. Визуализация «Диаграмма Каги»

Применение визуализации «Диаграмма Каги» (рис.9) направлено на идентификацию разворотов, выходящих за рамки предыдущей точки изменения финансовой ситуации. Комплексное использование диаграммы «Японские свечи» и статистической визуализации, представленное на рис. 10 позволяет наглядно демонстрировать распределение цен на финансовый актив на момент закрытия рынка.

Таким образом, база знаний и набор вычислительных алгоритмов WolframAlpha предоставляет преподавателю уникальные возможности реализации общепризнанного принципа наглядности обучения, существенно расширяет дидактические возможности преподавателя, способствует повышению уровня прикладной математической подготовки [1], способствуя погружению студентов в квазипрофессиональную деятельность посредством рассмотрения актуальных финансовых проблем и ситуаций. Таким образом обеспечивается не только теоретическое знакомство студентов бакалавриата с современным математическим инструментарием в финансовой сфере, но и приобретение ими практических навыков финансового анализа и моделирования, выработки оптимальных финансовых и инвестиционных стратегий, прогнозирования количественных характеристик доходности и риска [4], позволяющие снизить вероятность принятия неоптимального решения, неверной или несвоевременной оценки тенденции.

Литература:

1. Власов Д. А., Синчуков А. В. Новое содержание прикладной математической подготовки бакалавра. Преподаватель XXI век. 2013. Т. 1 № 1. С. 71–79

2. Власов Д. А., Синчуков А. В. Технологии WolframAlpha в системе подготовки бакалавра экономики (на примере задачи о вероятности попадания случайной величины в заданный интервал) // Молодой ученый, № 11, 2015

3. Смирнов Е. И. Наглядное моделирование в обучении математике: теория и практика: учебное пособие. Ярославль, Изд-во ЯГПУ, 2007

4. Тихомиров Н. П., Тихомирова Т. М. Риск — анализ в экономике. М.: «Экономика», 2010

5. Уильям Ф. Шарп, Гордон Дж. Александер, Джеффри В. Бэйли Инвестиции. М.: Инфра-М, 2003