Задача выявления признаков использования высокочастотного трейдинга на любом сегменте фондового рынка становится весьма актуальной. Один из подходов к решению такой задачи – сравнительный анализ временных рядов котировочных цен фьючерсных контрактов и акций, которые являются основными (базисными) активами этих же контрактов. Созданный в работе метод анализа сводится к измерению для одних и тех же интервалов времени расхождения стоимости фьючерсных контрактов и акций (индексов), которые являются базисными активами этих контрактов.

Алгоритмические системы постепенно вытесняют классических игроков на бирже, совершающих сделки «вручную». В профессиональной среде сформировалось мнение о том, что торговые роботы, используемые при высокочастотной торговле (ВЧТ), угрожают остальным участникам рынка, стабильности и эффективности функционирования биржи. Работа высокочастотных трейдеров в миллисекундных диапазонах выставления ордеров значительно повышает риски возникновения технических сбоев. В США кампания против роботов с особенной силой развернулась после резкого падения цен на фондовых рынках 6 мая 2010 года, которое произошло из-за проблем, возникших в работе автоматизированных торговых систем. Эта тема получила развитие и в России. Следует отметить, что алгоритмическая торговля – это объективное явление сегодняшнего дня, которое расширяет возможности финансового рынка, однако в этом явлении есть множество недостатков, мешающих его развитию и способных создавать сложности для других участников рынка. В связи с этим задача выявления признаков использования ВЧТ в любом сегменте фондового рынка становится весьма актуальной. Один из подходов к решению такой задачи – сравнительный анализ временных рядов котировочных цен фьючерсных контрактов и акций, которые являются основными (базисными) активами этих же контрактов. Предложенный в работе метод анализа сводится к определению для одних и тех же интервалов времени функции расхождения цены (ФРЦ) фьючерсных контрактов и акций (индексов), которые являются базисными активами этих же контрактов. В работе рассматриваются два вида фьючерсных контрактов: первый тип – контракты на акции и второй тип – контракты на индексы. Как для первого, так и для второго типа одним из существенных параметров, как это будет показано ниже, является величина временного интервала, в течение которого определяется ФРЦ фьючерсных контрактов и акций (индексов). В работе показано, что на больших интервалах времени (от 5 дней и выше) вид ФРЦ фьючерсных контрактов первого типа существенно отличается от вида ФРЦ второго типа. Однако в дни закрытия на срочном рынке фьючерсных контрактов (дни экспирации) эти отличия не наблюдаются. В работе показано, что именно в дни экспирации следует проводить анализ с целью выявления признаков использования ВЧТ на фондовом рынке.

Была разработана модификация метода коллективной многовариантной экспертизы, адекватная задачам межведомственного типа, названная методом независимой коллективной многовариантной экспертизы. Излагается его методическая и алгоритмическая база, описаны результаты решения с его помощью двух крупномасштабных прикладных задач.

За последние 10-15 лет всё возрастающее внимание уделяется исследованиям по разработке и практическому применению информационных технологий в медицине и здравоохранении, появилось и интенсивно развивается новое научное направление в этой области – «Медицинская информатика», проведены десятки крупных международных конференций и конгрессов по этой тематике. И если вначале основное внимание уделялось созданию новых медицинских технологий и их информационно-компьютерной поддержке (электронные карты, компьютеризированные истории болезни, специализированные базы данных и т.д.), то сейчас центр тяжести подобных разработок перемещается в сторону создания высокоэффективных систем поддержки принятия решений и управления в медицине и здравоохранении. Настоящая работа относится именно к такому типу исследований, она проводится в рамках плана совместных работ ИПУ РАН и НИИ НХ РАМН в области инфокоммуникационных и автоматизированных технологий работы медицинского учреждения нейрохирургического профиля, и поддержана Российским фондом фундаментальных исследований в рамках темы 15 ориентированных фундаментальных исследований по актуальным междисциплинарным темам 2013 года – «Информационные технологии для клинической медицины (Е-здравоохранение)».

Распознавание специфической нуклеотидной последовательности ДНК связывающим белком определяется «прямыми контактами» между атомами аминокислот белка и атомами нуклеотидов ДНК. Многочисленные исследователи, изучая группу гомологичных белков, определяют важные для распознавания и связывания аминокислоты в рамках данной группы, однако общих, универсальных правил или «кода» распознавания для всех белков по-прежнему не найдено. Поставлена задача компьютерного моделирования статистических закономерностей взаимного расположения аминокислотных остатков и оснований ДНК на границе между белками и ДНК, составляющими комплекс. Разработанная ранее статистическая модель случайного и специфического взаимодействия аминокислот на границе белок-белковых комплексов применена к исследованию белок-ДНК взаимодействий. Для анализа были отобраны данные о структурах комплексов белок-ДНК в PDB. Таких комплексов оказалось 1290. В работе поставлена задача компьютерного моделирования статистических закономерностей взаимного расположения аминокислотных остатков и оснований ДНК на границе между белками и ДНК, составляющими комплекс.