Целью исследования является разработка алгоритмов работы информационно-диагностического комплекса, обеспечивающего выявление неполадок и предаварийных ситуаций подвижного состава на ранней стадии их развития путем подключения комплекса математических и имитационных моде-лей реального времени. Допустимая задержка времени вычислений обеспечивается реализацией ал-горитма на быстродействующем вычислительном устройстве.

Рассмотрена методология, основанная на анализе взаимовлияний факторов жизнедеятельности подотрасли железнодорожного транспорта. Начальный анализ взаимовлияния факторов заключается в исследовании парных взаимодействий. Из всех пар на множестве рассматриваемых факторов выделяются пары, для которых можно представить механизм прямого взаимодействия типа «причина – следствие». Системный эффект определяется полной совокупностью косвенных связей, возникающих в результате сложения эффекта от всех цепочек воздействий, исходящих от каждого фактора-причины и заканчивающихся факторами-следствиями. Результаты такого моделирования могут быть использованы как на начальном этапе формирования перечня мероприятий по управлению развитием подотрасли, так и на этапах подготовки и согласования локальных планов и программ в соответствующих сферах деятельности.

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.