Pymetrics представила Audit AI ПО для анализа алгоритмов


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Система Audit Expert

Audit Expert – аналитическая система для диагностики, оценки и мониторинга финансового состояния предприятия.

Система Audit Expert позволяет осуществлять как внутренний финансовый анализ, так и взглянуть на себя извне – с позиций бюджета, контролирующих ведомств, кредиторов и акционеров. Базовой информацией для проведения анализа служат финансовые отчеты предприятия: Баланс и Отчет о прибылях и убытках.

Для проведения углубленного анализа Audit Expert позволяет использовать дополнительную информацию: сведения об использовании прибыли, имуществе и задолженности, другие данные бухгалтерской и управленческой отчетности..

В основу работы системы Audit Expert положено приведение бухгалтерской отчетности за ряд периодов к единому сопоставимому виду, соответствующему требованиям международных стандартов финансовой отчетности (IAS).

Audit Expert преобразует полученные данные Баланса и Отчета о прибылях и убытках в аналитические таблицы. Система позволяет провести переоценку статей активов и пассивов и перевести данные в более устойчивую валюту. По данным аналитических таблиц осуществляется расчет стандартных финансовых коэффициентов, проводится оценка рисков потери ликвидности, банкротства, оценивается стоимость чистых активов и структура шанса, проводится анализ безубыточности и факторный анализ рентабельности собственного капитала.

Audit Expert предоставляет возможность реализации собственных методик для решения любых задач анализа, диагностики и мониторинга финансового состояния. Базируясь на данных аналитических таблиц, можно легко реализовать дополнительные методики оценки анализа финансовой деятельности предприятия.

По результатам проведенного анализа система позволяет автоматически получить ряд экспертных заключений о финансовом состоянии. По результатам анализа Audit Expert предоставляет возможность подготовить отчеты с необходимыми графиками и диаграммами, отражающими динамику основных показателей.

Audit Expert поможет:

• выполнять экспресс-анализ финансового состояния — в сжатые сроки рассчитать на основании представленных форм №1 и №2 стандартные показатели ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности и деловой активности;

• проводить горизонтальный (динамический), вертикальный (структурный), а также трендовый анализ финансовых данных;

• оценивать время достижения финансовыми показателями критических значений, построить прогноз;

• оценивать риски потери ликвидности, банкротства путем анализа структуры баланса и качества активов;

• проводить анализ безубыточности и факторный анализ рентабельности собственного капитала;

• оценивать кредитоспособность: как собственную — с позиции банка, так и кредитоспособность контрагента при предоставлении товарного кредита;

• проводить регламентируемый анализ в соответствии с нормативными актами контролирующих ведомств;

• разрабатывать собственные методики анализа, описывая исходные формы и итоговые аналитические таблицы, создавая и рассчитывая дополнительные финансовые показатели;

• оценивать надежность группы контрагентов-поставщиков или покупателей;

• сравнивать значения финансовых показателей с нормативами и с показателями предприятий отрасли;

• получать автоматические экспертные заключения и формировать отчеты по результатам анализа.

Экспресс-анализ финансового состояния предприятия сприменением системы Audit Expert дает возможность на основании Баланса и Отчета о финансовых результатах быстро получить заключение с оценкой состояния предприятия.

Проведение экспресс-анализа в системе Audit Expert включает следующие этапы:

• создание файла для предприятия;

• ввод финансовой информации (импорт из большинства бухгалтерских программ и текстовых файлов);

• постатейная переоценка активов и пассивов баланса (в случае необходимости);

• получение аналитических Баланса и Отчета о прибылях и убытках;

• расчет финансовых показателей;

• оценка финансового состояния предприятия;

• получение экспертного заключения или подготовка отчета по результатам анализа.

Средства настройки позволяют отображать в таблицах абсолютные значения показателей, а также их отклонение (прирост) в период, относительные отклонения (приросты) за все периоды к уровню базового года, включая возможность отображения в процентах.

Прогноз финансовых показателей. Audit Expert позволяет построить прогноз финансовых показателей, получить прогнозные данные форм отчетности, а также значения финансовых коэффициентов на ближайшие периоды времени.

Используя функцию прогноза, можно оценить время, в течение которого финансовые показатели достигнут критических значений, если существующая тенденция сохранится. В этом поможет цветовая интерпретация показателей — от нормальных до критических значений.

Для оценки рисков в системе Audit Expert можно использовать встроенные готовые алгоритмы решения задач финансового анализа:

методику анализа ликвидности для определения платежеспособности и оценки риска снижения ликвидности;

методику оценки структуры баланса для оценки риска утраты платежеспособности и банкротства предприятия;

методику факторного анализа рентабельности собственного капитала предприятия для оценки влияния на нее ряда факторов: доходности активов, финансового рычага, рентабельности продаж и др.;

методику анализа безубыточности для оценки запаса финансовой прочности предприятия.

Для оценки целесообразности предоставления или пролонгации кредита, изменения условий кредитования и обеспечения гарантий возврата кредитных средств торговые и промышленные предприятия классифицируются по уровню риска взаимоотношений с ними банка или иного кредитора. Для решения этой задачи и систему Audit Expert встроена методика рейтинговой оценки финансового состояния заемщика.

Методика позволяет рассчитать собственный класс кредитоспособности предприятия с позиции банка, а также присвоить определенный класс его контрагенту. Результаты рейтинговой оценки автоматически включаются в экспертное заключение о надежности заемщика.

Audit Expert позволит провести анализ и подготовить отчетность в соответствии с методиками, структура и форма отчетов которых регламентированы различными нормативными актами.

Особенно удобно воспользоваться подобными методиками государственным унитарным предприятиям и акционерным обществам.

Система Audit Expert предлагает пользователю встроенный настраиваемый инструментарий для реализации собственных показателей и методик расчета на основе исходных данных и элементов всех аналитических таблиц. Этот инструментарий позволяет при создании собственной методики использовать для анализа исходные данные любой структуры.

Проведение сравнительного анализа с отраслевыми данными также обеспечивает Audit Integrator.

Audit Expert поддерживает как ручной ввод данных, так и прямой импорт данных текстового формата из других систем. Форматы данных большинства популярных бухгалтерских программ (1С, Парус, Инфо-Бухгалтер, ИНФИН и др.) уже внесены в Audit Expert, и импорт данных из этих программ легко выполняется.

При ручном вводе данных и в самой отчетности могут быть ошибки. Система позволяет не только воспользоваться встроенными в Audit Expert правилами проверки, но и создавать свои собственные правила проверки корректности ввода данных.

Для проведения финансового анализа по реальным данным Audit Expert позволяет провести постатейную переоценку баланса на основании детального описания структуры активов и пассивов компании. Для этого можно задать как единый коэффициент переоценки по нужной статье, так и отдельные по каждой составляющей показателя.

В систему Audit Expert заложена возможность представления финансовых отчетов в двух валютах.

Для реализации этой возможности в программу заложен справочник курсов валют.

По данным, представленным в таблицах Audit Expert, можно автоматически получить как стандартные встроенные графики или диаграммы, так и легко подготовить дополнительные. Любые графики или диаграммы могут быть включены в итоговый отчет, распечатаны или переданы в MS Word.

Система Audit Expert снабжена генератором отчетов, позволяющим подготовить необходимые отчеты произвольной структуры,а также включить в них таблицы, графики, текстовую информацию и иллюстрации.

Отчет в Audit Expert формируется в специальном редакторе. Он собирается из «кубиков» — блоков данных, содержащих исходную информацию о компании и результаты анализа.

Данные аналитического баланса, полученного в Audit Expert, могут экспортироваться в программу Project Expert и использоватьсядля описания исходного финансового состояния предприятия. Таким образом, программа Audit Expert может выступать одновременно и как самостоятельная программа, и как аналитический модуль комплексной системы анализа финансового состояния, разработки и оценки бизнес-плана предприятия.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Да какие ж вы математики, если запаролиться нормально не можете. 8423 — | 7326 — или читать все.

Pymetrics представила Audit AI: ПО для анализа алгоритмов

Open Sourced Bias Testing for Generalized Machine Learning Applications

audit-AI is a Python library built on top of pandas and sklearn that implements fairness-aware machine learning algorithms. audit-AI was developed by the Data Science team at pymetrics

Bias Testing for Generalized Machine Learning Applications

audit-AI is a tool to measure and mitigate the effects of discriminatory patterns in training data and the predictions made by machine learning algorithms trained for the purposes of socially sensitive decision processes.

The overall goal of this research is to come up with a reasonable way to think about how to make machine learning algorithms more fair. While identifying potential bias in training datasets and by consequence the machine learning algorithms trained on them is not sufficient to solve the problem of discrimination, in a world where more and more decisions are being automated by Artificial Intelligence, our ability to understand and identify the degree to which an algorithm is fair or biased is a step in the right direction.

Regulatory Compliance and Checks for Practical and Statistical Bias

According to the Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures (UGESP; EEOC et al., 1978), all assessment tools should comply to fair standard of treatment for all protected groups. Audit-ai extends this to machine learning methods. Let’s say we build a model that makes some prediction about people. This model could theoretically be anything — a prediction of credit scores, the likelihood of prison recidivism, the cost of a home loan, etc. Audit-ai takes data from a known population (e.g., credit information from people of multiple genders and ethnicities), and runs them through the model in question. The proportional pass rates of the highest-passing demographic group are compared to the lowest-passing group for each demographic category (gender and ethnicity). This proportion is known as the bias ratio.

Audit-ai determines whether groups are different according to a standard of statistical significance (within a statistically different margin of error) or practical significance (whether a difference is large enough to matter on a practical level). The exact threshold of statistical and practical significance depends on the field and use-case. Within the hiring space, the EEOC often uses a statistical significance of p

Audit-ai also offers tools to check for differences over time or across different regions, using the Cochran-Mantel-Hanzel test, a common test in regulatory circles. To our knowledge this is the first implementation of this measure in an open-source python format.

Here are a few of the bias testing and algorithm auditing techniques that this library implements.

  • anova

  • 4/5th, fisher, z-test, bayes factor, chi squared
  • group proportions at different thresholds

The source code is currently hosted on GitHub: https://github.com/pymetrics/audit-ai

You can install the latest released version with pip .

If you install with pip, you’ll need to install scikit-learn, numpy, and pandas with either pip or conda. Version requirements:

How to use this package:

To get a plot of the different tests at different thresholds:

Pymetrics open-sources Audit AI, an algorithm bias detection tool

Above: The Pymetrics team outside company offices in New York City

AI startup Pymetrics today announced it has open-sourced its tool for detecting bias in algorithms. Available for download on GitHub, Audit AI is designed to determine whether a specific statistic or trait fed into an algorithm is being favored or disadvantaged at a statistically significant, systematic rate, leading to adverse impact on people underrepresented in the data set.

The new tool can audit a variety of algorithms, including those made to predict whether a person will pay back a loan or to assign a credit score to people with no banking history.

“We’ve crafted it so it can take the output of virtually any machine learning technique,” Pymetrics lead data scientist Lewis Baker told VentureBeat in an interview. “If you can copy a repo [on GitHub], you can use Audit AI.”

Audit AI is designed to detect bias, but removal of any imbalance in an algorithm is up to the creator.

Audit AI was first built for internal use by Pymetrics to identify bias in custom-built algorithms the company creates for customers to determine whether a person is a good fit for a job.

To create those algorithms, Pymetrics invites the top performers in a specific role at a company to play a series of games to measure roughly 90 different behavioral, emotional, and cognitive traits such as a person’s willingness to take risks, solve challenges, multitask, or keep focused amid distractions.

Once that algorithm is created, it can be used to compare the performance of job applicants with top performers within a company. But in the course of its work, Pymetrics found that top performers at some companies can be overly represented by a single, homogeneous demographic group.

Pymetrics, whose customers include more than 60 companies like Accenture, LinkedIn, Tesla, and Unilever, creates cognitive games for job applicants to play because asking questions like “Do you take risks?” can be answered differently by men and women.

“We look at what traits make that population [top performers] unique, and sometimes those traits might be predictive not of job performance but the homogeneity of the people who went through it,” Baker said. “And so we use Audit AI to make sure that we don’t overweight any traits that are actually more predictive of a certain demographic group.”

Pymetrics chose to open-source Audit AI, product lead Priyanka Jain told VentureBeat, to help others using machine learning and algorithms.

“As creators of technology, we feel really strongly it’s our responsibility to build AI that is creating a future that we all want to live in, and if we have a way to help other creators of technology continue to build that feature as well, it’s our responsibility to share it,” she said.

The release of Audit AI follows Microsoft’s announcement last week that it’s working on a tool for bias detection in algorithms.

RFM-анализ – полное руководство

Получайте новые статьи на эл. почту

В этой статье мы рассмотрим RFM анализ, в основе которого лежат поведенческие факторы групп или сегментов клиентов. Данный метод анализа позволяет изучить поведение пользователей и то, как они совершают платежи. В результате вы получите ценные инсайты по построению директ-маркетинга для вашей компании.​

Содержание:

Что такое RFM-анализ и зачем он нужен маркетологу

RFM-анализ — метод анализа, позволяющий сегментировать клиентов по частоте и сумме покупок и выявлять тех клиентов, которые приносят больше денег.

Мастер Йода рекомендует:  Doctrine ORM первая сущность, миграции и фикстуры

Аббревиатура RFM расшифровывается:

  • Recency — давность (как давно ваши клиенты что-то у вас покупали);
  • Frequency — частота (как часто они у вас покупают);
  • Monetary — деньги (общая сумма покупок).

По этим признакам можно разделить всех ваших клиентов на группы, понять, кто из клиентов покупает у вас часто и много, кто — часто, но мало, а кто вообще давно ничего не покупал.

Как правило, небольшой процент клиентов реагирует на общие рекламные предложения. RFM является отличным методом сегментации для прогнозирования реакции клиента и улучшения взаимодействия, а также повышение прибыли. RFM использует поведение покупателей, чтобы определить, как работать с каждой группой клиентов.

Алгоритм RFM-анализа с помощью Excel и OWOX BI

Суть RFM-анализа в том, что мы разделяем всех клиентов на группы, в зависимости от того, как давно они сделали последнюю покупку, как часто покупали и насколько большой была сумма их заказов. По каждому из этих признаков мы выделяем по три равные группы. Затем присваиваем каждой группе числовое обозначение от 1 до 3.

По давности заказа:

  • 1 — давние клиенты;
  • 2 — относительно недавние клиенты;
  • 3 — недавние клиенты.

По частоте покупок:

  • 1 — покупает очень редко (единичные заказы);​
  • 2 — покупает нечасто;
  • 3 — покупает часто.

По сумме покупок:

  • 1 — маленькая сумма покупок;
  • 2 — средняя сумма покупок;
  • 3 — большая сумма покупок.

Например, клиент «111» покупал давно, один раз и на маленькую сумму. Или клиент «333»: покупает часто, на большую сумму и последняя покупка была недавно. Это — ваши лучшие клиенты

Существует два удобных способа расчета RFM-анализа: Excel (Google таблицы) и с помощью OWOX BI.

Алгоритм RFM-анализа в Excel

  1. Выгружаем из CRM данные по транзакциям: Имя клиента, Дата покупки, Сумма покупки.
  1. Для того, чтобы определить последнюю дату покупки каждого клиента, сколько раз он за все время покупал и на какую общую сумму, мы используем функцию “Сводная таблица”​.
  1. Поскольку некоторые из клиентов могли не один раз покупать наши продукты, нам нужно объединить все их транзакции в одну строку. Для этого мы выносим значение “Клиента” в “Строки”.​
  1. Теперь нам нужно посчитать сколько раз заказывал каждый клиент. Для этого перетягиваем “Сумма” в “Значения” (только не забудьте в графе “Суммировать по” указать COUNTA). ​
  1. Далее мы считаем общую сумму по каждому клиенту. Перетягиваем “Сумма” в “Значения” и в графе “Сортировать по” указываем SUM.​
  1. И нам осталось вычислить последнюю дату покупки клиента. Для этого нам нужно просто перетянуть “Дата” в “Значения” и указать MAX в уже известной нам графе.​

Все, с подготовкой к анализу мы закончили. Эти данные мы переносим на новую страницу для непосредственного расчета RFM значений.

  1. Для начала нужно привести таблицу в нормальный вид, переименовав столбцы в “Клиент”, “Дата последнего заказа”, “Частота заказов” ( или Recency, как вам удобно), “Количество заказов” и “Сумма”. ​

Теперь мы с чистой совестью приступаем к основной части анализа.

С помощью формулы =TODAY()- мы рассчитываем какое количество дней назад были совершены последние покупки клиентов. Это и будут данные по нашей R(Recency)

  1. У нас есть все данные по Recency, Frequency (количество заказов) и Monetary (сумма). Сейчас мы будем присваивать значения от 1 до 3 (о чем мы уже говорили чуть выше) в соответствии с этими данными. ​

Начнем со значений для Recency. Первое, что нам нужно, это рассчитать как давно у нас покупали 33% и 66% клиентов. Все это легко делается с помощью формулы =PERCENTILE.INC(C2:C12;0,33) и =PERCENTILE.INC(C2:C12;0,66).

  1. Соответственно, тем клиентам, кто покупал менее, чем 61 день назад мы присваиваем наивысшее значение — 3. Тем, кто делал заказ от 61 до 93 дней назад — 2. И остальным, кто покупал более чем 93 дня назад мы присваиваем значение 1. Все это можно автоматически рассчитать с формулой =IF(C2
  1. По такому же принципу просчитываем значения для F(Frequency) и M(Mmonetary): сначала вычисляем сколько раз покупали 33% и 66% клиентов и по результатам (F 2 и 3, a M 6185 и 8020 соответственно) проставляем значения от 1 до 3.​
  1. И для большей наглядности нам осталось просчитать общее значение RFM, объединив все 3 значения по каждому клиенту в одну ячейку. Чтоб не делать это вручную мы используем формулу =D2*100+F2*10+H2 ​

Готово. Мы только что сделали все необходимые расчеты по RFM-анализу в Google Таблицах (Excel). Стоит учитывать, что, хоть формулы и помогают немного автоматизировать просчеты, все равно приходится тратить много времени.
Если вы цените свое время и время ваших сотрудников, или у вас большая база данных, у нас есть для вас более удачное решение — сделать RFM-анализ с помощью OWOX BI.

Алгоритм RFM-анализа с помощью OWOX BI

В отличии от ручной работы с Excel, OWOX BI дает возможность автоматизировать процесс расчета RFM.

В качестве источника данных для анализа служит таблица или View в Google BigQuery с данными о каждом заказе со следующим набором полей:

  • userId — ID пользователя в БД сайта / ERP;
  • revenue — доход с заказа
  • created — дата создания заказа

Для расчета RFM-сегментов мы рекомендуем использовать данные о подтвержденных заказах из ERP. Вы легко сможете их экспортировать в BigQuery с помощью OWOX BI Pipeline.

Также с OWOX BI у вас есть возможность настроить импорт результатов RFM-анализа в Google Analytics.

  • Строить новые пользовательские отчеты и сегменты в интерфейсе Google Analytics для более глубокого анализа аудитории, используя дополнительную информацию о пользователях.
  • Использовать результаты RFM-анализа для создания аудиторий ремаркетинга в Google Ads, email-рассылок и программ лояльности.

Настройка импорта данных RFM-анализа в Google Analytics из Google BigQuery состоит из нескольких этапов:

  1. Настройка веб-ресурса Google Analytics
  2. Создание потока в OWOX BI Pipeline

Настройка веб-ресурса Google Analytics

  1. Создайте Custom Dimensions уровня пользователя для хранения результатов RFM-анализа (Custom Definitions -> Custom Dimensions -> + New Custom Dimension):
  1. Создайте data set для импорта данных в Google Analytics (Data Import → New Data Set):​
  • Выберите тип data set — User data
  • Укажите тип импорта Query Time. Это позволит объединить импортируемые данные с историческими — в противном случае данные будут объедены только с теми хитам, которые будут собраны в Google Analytics после загрузки результатов RFM-анализа. Обратите внимание, что Query Time импорт доступен только ​пользователям Google Analytics 360:
  • Укажите название data set и определите список представлений в которых будут доступны импортируемые данные:
  • Определите схему данных и сохраните data set:​

Готово. Настройки веб-ресурса Google Analytics для импорта данных выполнены. Теперь приступаем к импорту.

Создание потока в OWOX BI Pipeline:

Ожидайте, пока данные появятся в Google Analytics:

Все, готово. OWOX BI автоматически провел RFM-анализ, не требуя от вас много времени.

Ознакомиться с примерами использования результатов импорта данных RFM-анализа в Google Analytics вы можете в нашем блоге.

Как использовать RFM-анализ в маркетинге

Когда все расчеты уже готовы, и у вас появилась возможность четко распределить клиентов на сегменты, пора переходить к приятной маркетинговой части этой темы.

Создаем базу лояльных клиентов и разрабатываем коммуникации для сегментов

Сгруппировав клиентов по значениям RFM, вы сразу получите целостную картину происходящего с вашей клиентской базой. Давайте рассмотрим примеры некоторых таких групп клиентов.

Группа 3R-3F-3M — самые активные, покупают часто

Помните, это ваши идеальные клиенты. Можно расширить границы сотрудничества с этими людьми, запустив программу лояльности, приглашая на специальные мероприятия или же анкетируя их на предмет пожеланий к развитию компании. Важно показывать таким клиентам, что они – уважаемые и желанные гости, а не случайные прохожие.

Сегмент 1R-1F-1M — самые неактивные, покупали один раз/ни разу, потратили минимальную сумму

Хоть эти клиенты и кажутся наименее перспективными, не стоит совсем списывать их со счетов: хоть раз, но они все же проявили интерес к вашей продукции. Чаще всего для них готовят специальные, «провокационные» сообщения, которые позволяют разделить их на “точно незаинтересованных в продукте” и “перспективных”, которых можно перевести в следующую категорию.

1 в одной из категорий

Например, у нескольких ваших клиентов идет значение 122 (хромает Recency). Такому сегменту следует дать немного времени, чтобы определиться и вернуться к вам. Попробуйте предложить им товары, которые как правило покупают за компанию с теми, что приобрели они ранее, чтобы вызвать у них повторный интерес к вашей компании.

3 в одной из категорий

Эти пользователи – подающий большие надежды сегмент и простор для вашей исследовательской деятельности. Они достаточно постоянны, чтобы вы смогли поэкспериментировать и найти подходящий под специфику вашей компании способ поднять на уровень выше их остальные показатели.

Выводы

Методика RFM – далеко не абсолютный, но крайне полезный инструмент анализа клиентской базы. Проделав сравнительно небольшую работу, вы увидите как реализовать индивидуальный подход к своим клиентам.

При этом учитывайте, что на данные влияют сезонность, акции и праздники. Если клиент с богатой историей покупок за текущий месяц ничего не покупает, это не значит, что его сразу нужно переводить в другой сегмент. Возможно, это просто влияние сезонности, и через время покупки возобновятся.

Если у вас еще остались вопросы, задайте их нам в комментариях ниже 🙂


О статическом анализе начистоту

Последнее время все чаще говорят о статическом анализе как одном из важных средств обеспечения качества разрабатываемых программных продуктов, особенно с точки зрения безопасности. Статический анализ позволяет находить уязвимости и другие ошибки, его можно использовать в процессе разработки, интегрируя в настроенные процессы. Однако в связи с его применением возникает много вопросов. Чем отличаются платные и бесплатные инструменты? Почему недостаточно использовать линтер? В конце концов, при чем тут статистика? Попробуем разобраться.

Сразу ответим на последний вопрос – статистика ни при чем, хотя статический анализ часто по ошибке называют статистическим. Анализ статический, так как при сканировании не происходит запуск приложения.

Для начала разберемся, что мы хотим искать в программном коде. Статический анализ чаще всего применяют для поиска уязвимостей – участков кода, наличие которых может привести к нарушению конфиденциальности, целостности или доступности информационной системы. Однако те же технологии можно применять для поиска и других ошибок или особенностей кода.

Оговоримся, что в общем виде задача статического анализа алгоритмически неразрешима (например, по теореме Райса). Поэтому приходится либо ограничивать условия задачи, либо допускать неточность в результатах (пропускать уязвимости, давать ложные срабатывания). Оказывается, что на реальных программах рабочим оказывается второй вариант.

Существует множество платных и бесплатных инструментов, которые заявляют поиск уязвимостей в приложениях, написанных на разных языках программирования. Рассмотрим, как обычно устроен статический анализатор. Дальше речь пойдет именно о ядре анализатора, об алгоритмах. Конечно, инструменты могут отличаться по дружелюбности интерфейса, по набору функциональности, по набору плагинов к разным системам и удобству использования API. Наверное, это тема для отдельной статьи.

Промежуточное представление

В схеме работы статического анализатора можно выделить три основных шага.

  1. Построение промежуточного представления (промежуточное представление также называют внутренним представлением или моделью кода).
  2. Применение алгоритмов статического анализа, в результате работы которых модель кода дополняется новой информацией.
  3. Применение правил поиска уязвимостей к дополненной модели кода.

В разных статических анализаторах могут использоваться разные модели кода, например, исходный текст программы, поток лексем, дерево разбора, трехадресный код, граф потока управления, байткод — стандартный или собственный — и так далее.

Аналогично компиляторам, лексический и синтаксический анализ применяются для построения внутреннего представления, чаще всего — дерева разбора (AST, Abstract Syntax Tree). Лексический анализ разбивает текст программы на минимальные смысловые элементы, на выходе получая поток лексем. Синтаксический анализ проверяет, что поток лексем соответствует грамматике языка программирования, то есть полученный поток лексем является верным с точки зрения языка. В результате синтаксического анализа происходит построение дерева разбора – структуры, которая моделирует исходный текст программы. Далее применяется семантический анализ, он проверяет выполнение более сложных условий, например, соответствие типов данных в инструкциях присваивания.

Дерево разбора можно использовать как внутреннее представление. Также из дерева разбора можно получить другие модели. Например, можно перевести его в трехадресный код, по которому, в свою очередь, строится граф потока управления (CFG). Обычно CFG является основной моделью для алгоритмов статического анализа.

При бинарном анализе (статическом анализе двоичного или исполняемого кода) также строится модель, но здесь уже используются практики обратной разработки: декомпиляции, деобфускации, обратной трансляции. В результате можно получить те же модели, что и из исходного кода, в том числе и исходный код (с помощью полной декомпиляции). Иногда сам бинарный код может служить промежуточным представлением.

Теоретически, чем ближе модель к исходному коду, тем хуже будет качество анализа. На самом исходном коде можно делать разве что поиск по регулярным выражениям, что не позволит найти хоть сколько-нибудь сложную уязвимость.

Анализ потока данных

Одним из основных алгоритмов статического анализа является анализ потока данных. Задача такого анализа — определить в каждой точке программы некоторую информацию о данных, которыми оперирует код. Информация может быть разная, например, тип данных или значение. В зависимости от того, какую информацию нужно определить, можно сформулировать задачу анализа потока данных.

Например, если необходимо определить, является ли выражение константой, а также значение этой константы, то решается задача распространения констант (constant propagation). Если необходимо определить тип переменной, то можно говорить о задаче распространения типов (type propagation). Если необходимо понять, какие переменные могут указывать на определенную область памяти (хранить одни и те же данные), то речь идет о задаче анализа синонимов (alias analysis). Существует множество других задач анализа потока данных, которые могут использоваться в статическом анализаторе. Как и этапы построения модели кода, данные задачи также используются в компиляторах.

В теории построения компиляторов описаны решения задачи внутрипроцедурного анализа потока данных (отследить данные необходимо в рамках одной процедуры/функции/метода). Решения опираются на теорию алгебраических решеток и другие элементы математических теорий. Решить задачу анализа потока данных можно за полиномиальное время, то есть за приемлемое для вычислительных машин время, если условия задачи удовлетворяют условиям теоремы о разрешимости, что на практике происходит далеко не всегда.

Расскажем подробнее про решение задачи внутрипроцедурного анализа потока данных. Для постановки конкретной задачи, помимо определения искомой информации, нужно определить правила изменения этой информации при прохождении данных по инструкциям в CFG. Напомним, что узлами в CFG являются базовые блоки – наборы инструкций, выполнение которых происходит всегда последовательно, а дугами обозначается возможная передача управления между базовыми блоками.

Для каждой инструкции определяются множества:

  • (информация, порождаемая инструкцией ),
  • (информация, уничтожаемая инструкцией ),
  • (информация в точке перед инструкцией ),
  • (информация в точке после инструкции ).

Целью анализа потока данных является определение множеств и для каждой инструкции программы. Основная система уравнений, с помощью которой решаются задачи анализа потока данных, определяется следующим соотношением (уравнения потока данных):

Второе соотношение формулирует правила, по которым информация «объединяется» в точках слияния дуг CFG ( – предшественники в CFG). Может использоваться операция объединения, пересечения и некоторые другие.

Искомая информация (множество значений введенных выше функций) формализуется как алгебраическая решетка. Функции и рассматриваются как монотонные отображения на решётках (функции потока). Для уравнений потока данных решением является неподвижная точка этих отображений.

Алгоритмы решения задач анализа потока данных ищут максимальные неподвижные точки. Существует несколько подходов к решению: итеративные алгоритмы, анализ сильно связных компонент, T1-T2 анализ, интервальный анализ, структурный анализ и так далее. Существуют теоремы о корректности указанных алгоритмов, они определяют область их применимости на реальных задачах. Повторюсь, условия теорем могут не выполняться, что приводит к усложнению алгоритмов и неточности результатов.

Межпроцедурный анализ

На практике необходимо решать задачи межпроцедурного анализа потока данных, так как редко уязвимость будет полностью локализовываться в одной функции. Существует несколько общих алгоритмов.

Встраивание (inline) функций. В точке вызова функции мы осуществляем встраивание вызываемой функции, тем самым сводим задачу межпроцедурного анализа к задаче внутрипроцедурного анализа. Такой метод легко реализуем, однако на практике при его применении быстро достигается комбинаторный взрыв.

Построение общего графа потока управления программы, в котором вызовы функций заменены на переходы по адресу начала вызываемой функции, а инструкции возврата заменены на переходы на все инструкции, следующие после всех инструкций вызова данной функции. Такой подход добавляет большое количество нереализуемых путей выполнения, что сильно уменьшает точность анализа.

Алгоритм, аналогичный предыдущему, но при переходе на функцию происходит сохранение контекста – например, стекового фрейма. Таким образом решается проблема создания нереализуемых путей. Однако алгоритм применим при ограниченной глубине вызовов.

Построение информации о функциях (function summary). Наиболее применимый алгоритм межпроцедурного анализа. Он основан на построении summary для каждой функции: правил, по которым преобразуется информация о данных при применении данной функции в зависимости от различных значений входных аргументов. Готовые summary используются при внутрипроцедурном анализе функций. Отдельной сложностью здесь является определение порядка обхода функций, так как при внутрипроцедурном анализе для всех вызываемых функций уже должны быть построены summary. Обычно создаются специальные итеративные алгоритмы обхода графа вызовов (call graph).

Межпроцедурный анализ потока данных является экспоненциальной по сложности задачей, из-за чего анализатору необходимо проводить ряд оптимизаций и допущений (невозможно найти точное решение за адекватное для вычислительных мощностей время). Обычно при разработке анализатора необходимо искать компромисс между объемом потребляемых ресурсов, временем анализа, количеством ложных срабатываний и найденных уязвимостей. Поэтому статический анализатор может долго работать, потреблять много ресурсов и давать ложные срабатывания. Однако без этого невозможно находить важнейшие уязвимости.

Именно в этом моменте серьезные статические анализаторы отличаются от множества открытых инструментов, которые, в том числе, могут себя позиционировать в поиске уязвимостей. Быстрые проверки за линейное время хороши, когда результат нужно получить оперативно, например, в процессе компиляции. Однако таким подходом нельзя найти наиболее критичные уязвимости – например, связанные с внедрением данных.

Taint-анализ

Отдельно стоит остановиться на одной из задач анализа потока данных — taint-анализе. Taint-анализ позволяет распространить по программе флаги. Данная задача является ключевой для информационной безопасности, так как именно с помощью нее обнаруживаются уязвимости, связанные с внедрением данных (внедрения в SQL, межсайтовый скриптинг, открытые перенаправления, подделка файлового пути и так далее), а также с утечкой конфиденциальных данных (запись пароля в журналы событий, небезопасная передача данных).

Попробуем смоделировать задачу. Пусть мы хотим отследить n флагов – . Множеством информации здесь будет множество подмножеств , так как для каждой переменной в каждой точке программы мы хотим определить ее флаги.

Далее мы должны определить функции потока. В данном случае функции потока могут определяться следующими соображениями.

  • Задано множество правил, в которых определены конструкции, приводящие к появлению или изменению набора флагов.
  • Операция присваивания перебрасывает флаги из правой части в левую.
  • Любая неизвестная для множеств правил операция объединяет флаги со всех операндов и итоговое множество флагов добавляется к результатам операции.

Наконец, нужно определить правила слияния информации в точках соединения дуг CFG. Слияние определяется по правилу объединения, то есть если из разных базовых блоков пришли разные наборы флагов для одной переменной, то при слиянии они объединяются. В том числе отсюда появляются ложные срабатывания: алгоритм не гарантирует, что путь в CFG, на котором появился флаг, может быть исполнен.

Например, необходимо обнаруживать уязвимости типа «Внедрение в SQL» (SQL Injection). Такая уязвимость возникает, когда непроверенные данные от пользователя попадают в методы работы с базой данных. Необходимо определить, что данные поступили от пользователя, и добавить таким данным флаг taint. Обычно в базе правил анализатора задаются правила постановки флага taint. Например, поставить флаг возвращаемому значению метода getParameter() класса Request.

Далее необходимо распространить флаг по всей анализируемой программе с помощью taint-анализа, учитывая, что данные могут быть валидированы и флаг может исчезнуть на одном из путей исполнения. В анализаторе задается множество функций, которые снимают флаги. Например, функция валидации данных от html-тегов может снимать флаг для уязвимости типа «Межсайтовый скриптинг» (XSS). Или функция привязки переменной к SQL-выражению снимает флаг о внедрении в SQL.

Правила поиска уязвимостей

В результате применения указанных выше алгоритмов промежуточное представление дополняется информацией, необходимой для поиска уязвимостей. Например, в модели кода появляется информация о том, каким переменным принадлежат определенные флаги, какие данные являются константными. Правила поиска уязвимостей формулируются в терминах модели кода. Правила описывают, какие признаки в итоговом промежуточном представлении могут говорить о наличии уязвимости.

Например, можно применить правило поиска уязвимости, которое будет определять вызов метода с параметром, у которого есть флаг taint. Возвращаясь к примеру SQL-инъекции, мы проверим, что переменные с флагом taint не попадают в функции запроса к базе данных.

Получается, важной частью статического анализатора, помимо качества алгоритмов, является конфигурация и база правил: описание, какие конструкции в коде порождают флаги или другую информацию, какие конструкции валидируют такие данные, и для каких конструкций критично использование таких данных.

Другие подходы

Помимо анализа потока данных существуют и другие подходы. Одним из известных является символьное выполнение или абстрактная интерпретация. В этих подходах происходит выполнение программы на абстрактных доменах, вычисление и распространение ограничений по данным в программе. С помощью такого подхода можно не просто находить уязвимость, но и вычислить условия на входные данные, при которых уязвимость является эксплуатируемой. Однако у такого подхода есть и серьезные минусы – при стандартных решениях на реальных программах алгоритмы экспоненциально взрываются, а оптимизации приводят к серьезным потерям в качестве анализа.

Выводы

Под конец, думаю, стоит подвести итог, сказав о плюсах и минусах статического анализа. Логично, что сравнивать будем с динамическим анализом, в котором поиск уязвимостей происходит при выполнении программы.

Безусловным преимуществом статического анализа является полное покрытие анализируемого кода. Также к плюсам статического анализа можно отнести то, что для его запуска нет необходимости выполнять приложение в боевой среде. Статический анализ можно внедрять на самых ранних стадиях разработки, минимизируя стоимость найденных уязвимостей.

Минусами статического анализа является неизбежное наличие ложных срабатываний, потребление ресурсов и длительное время сканирований на больших объемах кода. Однако, эти минусы неизбежны, исходя из специфики алгоритмов. Как мы увидели, быстрый анализатор никогда не найдет реальную уязвимость типа SQL-инъекции и подобных.

Об остальных сложностях использования инструментов статического анализа, которые, как оказывается, вполне можно преодолевать, мы писали в другой статье.

One more step

Please complete the security check to access www.owler.com

Why do I have to complete a CAPTCHA?

Completing the CAPTCHA proves you are a human and gives you temporary access to the web property.

What can I do to prevent this in the future?

If you are on a personal connection, like at home, you can run an anti-virus scan on your device to make sure it is not infected with malware.

If you are at an office or shared network, you can ask the network administrator to run a scan across the network looking for misconfigured or infected devices.

Another way to prevent getting this page in the future is to use Privacy Pass. You may need to download version 2.0 now from the Chrome Web Store.

Cloudflare Ray ID: 5335f3e19fc68dc9 • Your IP : 188.64.174.135 • Performance & security by Cloudflare

Особенности алгоритмов систем анализа информационных рисков

Основные термины и определения:

  • Угроза безопасности — это возможное происшествие, которое может оказать воздействие на информацию в системе.
  • Уязвимость — это неудачная характеристика системы, которая делает возможным возникновение угрозы.
  • Атака — это действие по использованию уязвимости; атака — это реализация угрозы.
  • Угроза конфиденциальности — угроза раскрытия информации.
  • Угроза целостности — угроза изменения информации.
  • Угроза доступности — угроза нарушения работоспособности системы при доступе к информации.
  • Ущерб — это стоимость потерь, которые понесет компания в случае реализации угроз конфиденциальности, целостности, доступности по каждому виду ценной информации. Ущерб зависит только от стоимости информации, которая обрабатывается в автоматизированной системе. Ущерб является характеристикой информационной системы и не зависит от ее защищенности.
  • Риск — это вероятный ущерб, который зависит от защищенности системы. По определению риск всегда измеряется в деньгах.

1. Виды систем анализа информационных рисков

Ни для кого не секрет, что анализ информационных рисков является актуальной задачей для современного бизнеса — последние годы в России на каждой конференции по информационной безопасности можно услышать серьезные доклады на данную тему. При этом часто ускользают сами основы: что именно представляет собой задача анализа рисков, какие существуют способы ее решения, а также, какие проблемы возникают при выборе метода решения.


Анализ информационных рисков — это процесс комплексной оценки защищенности информационной системы с переходом к количественным или качественным показателям рисков. При этом риск — это вероятный ущерб, который зависит от защищенности системы. Итак, из определения следует, что на выходе алгоритма анализа риска можно получить либо количественную оценку рисков (риск измеряется в деньгах), либо — качественную (уровни риска; обычно: высокий, средний, низкий).

Кроме того, анализ рисков также отличается по используемому подходу; обычно условно выделяют два уровня анализа рисков: базовый и полный. Для базового анализа рисков достаточно проверить риск невыполнения требований общепринятого стандарта безопасности (обычно ISO 17799) с получением на выходе качественной оценки уровня рисков (высокий, средний, низкий). Система КОНДОР является ярким примером реализации подобного подхода к анализу рисков.

О полном анализе информационных рисков мы поговорим подробно. Собственно, именно на нем скрещиваются копья большинства специалистов, так как с базовым анализом рисков больших вопросов обычно не возникает. Почему же полный анализ рисков вызывает столь много вопросов и настолько неоднозначен в плане применяющихся подходов? Почему в мире существует так мало систем анализа и управления информационными рисками полного уровня? Попробуем найти ответы на данные вопросы.

Итак, основное отличие полного анализа рисков от базового состоит в необходимости построения полной модели анализируемой информационной системы. Модель должна включать: виды ценной информации, объекты ее хранения; группы пользователей и виды доступа к информации; средства защиты (включая политику безопасности), виды угроз.

Обратим внимание, что данное системное моделирование представляет существенную алгоритмическую сложность для разработчиков.

Далее, после моделирования необходимо перейти к этапу анализа защищенности построенной полной модели информационной системы. Здесь мы попадаем в целый пласт теоретических и практических проблем, с которыми сталкиваются разработчики алгоритмов полного анализа рисков. Прежде всего, как алгоритмически (без эксперта) оценить защищенность информационной системы (заметим, что речь не идет о сканировании конкретных уязвимостей в конкретном применяемом программном обеспечении — таких систем анализа риска не существует)? Следующая проблема — как алгоритмически определить все классы уязвимостей в системе защиты анализируемой системы? Как оценить ущерб от всех существующих в системе угроз безопасности и как добиться адекватной оценки совокупного ущерба по всем классам угроз (необходимо избежать избыточного суммирования ущербов)? И самая сложная проблема: риск категория сугубо вероятностная — как оценить вероятность реализации множества угроз информационной системы?

Весь вышеуказанный комплекс проблем необходимо решать при создании современного алгоритма анализа рисков.

2. Особенности алгоритмов анализа информационных рисков на примере ГРИФ

В мире существует не так много алгоритмов полного анализа информационных рисков. На западе это британский CRAMM и американский RiskWatch; в России — это ГРИФ. О первых двух алгоритмах написано уже достаточно много, в этом материале мы более подробно рассмотрим специфику решения задачи анализа ИТ-рисков на примере алгоритма ГРИФ и сравним его с американским RiskWatch.

Отметим, что при разработке алгоритма ГРИФ стояла задача учесть недостатки существующих систем и сделать сам алгоритм удобным при работе пользователя в системе.

2.1. Алгоритмический анализ технологических особенностей защищенности ИС

Первая задача, решаемая уникальным алгоритмом ГРИФ: на основе построенной полной модели информационной системы оценить ее защищенность. При решении этой задачи активно применялся опыт экспертов. Отметим ряд некоторых особенностей алгоритма, основанных на практических аспектах анализа защищенности ИС. Основными принципами, использующимися в алгоритме ГРИФ, являются следующие:

  • принцип передачи свойств объекта другим объектам данного множества;
  • принцип выбора уровня защищенности объектов одного множества по уровню наименее защищенного объекта множества;
  • принцип оценки уровня защищенности взаимодействия между субъектом и объектом по наименее защищенному:
    • при оценке уровня защищенности взаимодействия между субъектом (пользователем) и объектом (информация на объекте) выбирался наименее защищенный объект взаимодействия;
    • при оценке защищенности видов информации (объекта взаимодействия), расположенных на одном из объектов информационной системы, итоговый уровень защищенности каждого вида информации выбирается по наименее защищенному;
    • при оценке защищенности объектов взаимодействия, находящихся физически в одном сегменте, итоговый уровень защищенности выбирался по наименее защищенному объекту.

При этом на итоговую оценку защищенности информационной системы существенным образом влияют организационные аспекты: вопросы реализации требований политики безопасности согласно ISO 17799, что также учитывается алгоритмом ГРИФ.

2.2. Оценка ущерба от угроз безопасности

Одной из классических проблем алгоритмов анализа информационных рисков является выбор методики анализа и определения угроз безопасности информации.

Часть существующих алгоритмов, в частности американский RiskWatch, использует следующий подход: пользователь указывает полный список угроз безопасности, характерных для данной системы, а также оценку ущерба по каждому виду угроз. Данный подход является алгоритмически тупиковым путем, так как конечный элемент защиты — это информация, и ущерб определяется именно по информации. Определение ущерба по конкретным, специфичным для данной системы угрозам приводит к тому, что данный ущерб в итоге оценивается выше, чем реальный ущерб по видам информации, что неверно.

Дело в том, что на один и тот же вид информации может быть реально направлено сразу несколько угроз, что и приведет к тому, что суммарный ущерб, подсчитанный по угрозам, будет неадекватен реальному, подсчитанному по информации. С учетом того, что как конечным элементом защиты, так и конечным элементом оценки ущерба является информация, алгоритм анализа рисков должен отталкиваться не от частных угроз и ущербов по ним, а от информации и от ущерба по информации.

Для решения этого алгоритмического противоречия в алгоритме ГРИФ применяется новый метод классического непересекающегося поля угроз информации: угроз конфиденциальности, целостности и доступности. Данный алгоритм требует от пользователя внести размер ущерба по всем трем видам угроз по каждому виду ценной информации. Этот метод позволяет, во-первых, абстрагироваться на этапе моделирования системы от конкретных угроз безопасности (дело в том, что каждая конкретная угроза распадается на эти три классических непересекающихся вида угроз), во-вторых, избежать избыточного суммирования по ущербу, так как это поле непересекающихся угроз. И, в-третьих, метод даёт возможность разбить процесс анализа защищенности информационной системы на множество элементарных ситуаций, когда алгоритм анализирует возможность реализации данных классических угроз безопасности по каждому виду информации на каждом ресурсе и не привязывается на этапе анализа к конкретным реализациям угроз.

2.3. Оценка вероятностей реализации обнаруженных угроз

Фундаментальной проблемой любого алгоритма анализа рисков является определение вероятности реализации специфичной для данной системы угрозы. В случае применения подхода, аналогичного RiskWatch (условно, подхода от частных угроз), пользователю на этапе моделирования необходимо или ввести вероятность реализации конкретной угрозы (что превращает сам «алгоритм» в простую формулу: Вероятность*УЩЕРБ, тем самым, выхолащивая до нуля процесс анализа защищенности — его здесь просто нет) или оценить ее уровень. Алгоритм ГРИФ не предусматривает введения пользователем вероятности реализации угроз. В ГРИФ моделируются доступы всех групп пользователей ко всем видам информации, и в зависимости от вида доступа и вида ресурса рассматривается конечное множество очевидных элементарных ситуаций, где начальную вероятность реализации угрозы можно определить достаточно просто и точно. Далее анализируется множество опять же элементарных факторов (идет анализ комплексной защищенности объекта), которые так или иначе влияют на защищенность, и затем делается вывод об итоговых рисках. Таким образом, в алгоритме ГРИФ применяется типовой алгоритмический подход, когда решение большой сложной задачи разбивается на множество небольших простых задач.

3. Вывод

Анализ информационных рисков является, безусловно, труднейшей практической задачей. Подходы к ее реализации могут быть самыми разными: от достаточно простых, но удобных и мощных «риск калькуляторов» (RiskWatch) до очень сложных в работе систем (CRAMM). Метод CRAMM, также как и RiskWatch, оперирует с конкретными видами угроз, но идет дальше, выстраивая сложную модель информационной системы. Метод ГРИФ, где применяется метод классических видов угроз безопасности, основывается на целом комплексе параметров, которые определяются, прежде всего, защищенностью исследуемого объекта. Анализируются как технологические аспекты защищенности (включая учет требований стандартов Good Practice, ISO 15408 и др. и таких важных с точки зрения реального проникновения моментов, как нахождение в одном сегменте, действия хакера через наименее защищенный объект взаимодействия и т. д.), так и вопросы комплексной безопасности, согласно ISO 17799 (организация, управление, администрирование, физ. безопасность и т. д.). При этом подход ГРИФ обладает универсальностью, гибкостью и удобством для пользователя.

Какой подход из вышеизложенных наиболее адекватно отражает существующую проблематику анализа ИТ-рисков? Какой подход выбрать пользователю? Все алгоритмы по-разному, но совершенно адекватно решают поставленную задачу в рамках, которые предусмотрел их разработчик. Но мне кажется, что вопрос алгоритма представляет скорее научный интерес, так как на практике пользователь выбирает не алгоритм, а непосредственно продукт. А потребительские качества продуктов анализа и управления ИТ-рисков, построенных на базе алгоритмов ГРИФ, CRAMM, RiskWatch, — это уже совсем другая тема.

Ознакомиться с продуктами и получить их демо-версии можно по следующим ссылкам:

  • ГРИФ
  • CRAMM
  • RiskWatch

Список программ для анализа объемов

Постоянно меня спрашивают, каким ПО пользуюсь я для анализа и где взять объём для чего-то конкретного, раз уж сегодня снова спросили об этом расскажу все, что я об этом знаю. Вообще всё.

Сам я использую SB-Pro V2 — www.sb-professional.com/
Про нее вы наверное уже все поняли! Цена неплохая и единоразовая, однако в свою очередь имеется большой минус ПО может прекратить свое существование в любой момент и ничего с этим сделать нельзя. Бывают проблемы с зависанием котировок. Функционал ПО более чем достаточный для тех кто анализирует объемы.

Топовые платформы c самым полным функционалом:
Volfix — volfix.net/ru/
Полнейший функционал по анализу объема, в терминале есть такие функции, которые вообще сложно придумать как применить), возможность подключения к торговым счетам.
Тарифы от 65$ в месяц

АТАS — orderflowtrading.ru/
Торговый терминал очень схож по функционалу с Volfix. Также имеет огромное множество различных «фишек» для анализа объемов, ликвидности, объемных уровней и прочего.
Тарифы от 75$ в месяц и безлимит — 2000$

NinjaTrader — ninjatrader.com/ru/
Терминал имеющий огромную массу самых разных индикатор для любых целей, в том числе для объёмов в самых разных вариация, в данном терминале не работал, но знаю, что в нем есть все для анализа кластеров, профилей, дельты и т.д. Терминал нельзя полноценно использовать для российского рынка, поэтому подойдет для трейдеров форекс или СМЕ.

Thinkorswim(TOS) — хорошее программное обеспечение для анализа профилей объёма, однако с недавних пор можно нормально использовать только в учебных целях по причине «бана» аккаунтов из РФ и урезания демо версии(задержка котировок 20 минут)

Терминалы и приводы с уклоном в скальпинг:
TigerTrade — tigertradesoft.ru/
Отличный функционал по объемам, скальперский стакан, лента и прочее. Подключается к торговым счетам, удобная работа с заявками. Есть функций симуляции торгов, что делает этот терминал ОЧЕНЬ ЦЕННЫМ! Внутри терминала собственная удобная и функциональная статистика(но журнал не заменит). Есть риск-менеджер! ПО работает с подключением к сторонним программам QUIK, Plaza2, SmartCOM, Transaq, MetaTrader 5
Тарифы от 2500 рублей в месяц

EasyScalp — easyscalp.ru/
Привод от разработчиков TigerTrade, неплохая программа имеющая почти все те же функции, запись и воспроизведение торгов, журнал, удобная работа с заявками, риск-менеджер и т.д. Подключается к торговым платформа QUIK, Plaza2, SmartCOM, Transaq, MetaTrader 5
Тарифы от от 1500 рублей в месяц, год 10 000 рублей.

Qscalp — www.qscalp.ru/
Почти идентичный привод с очень похожим интерфейсом и функционалом. Можно смотреть кластера и горизонтальный профиль объёма, причем бесплатно если не открывать через него сделки, а просто подцепить его к квику!
Тарифы от 950 рублей в месяц, бессрочный 30 000 рублей.

Облачные сервисы:
Облачный сервис Signals4deals — signals4deals.ru/
Преимущества сервиса:
— Он полностью облачный, вам не нужно ничего устанавливать на компьютер, только ваш браузер! Это в свою очередь дает ряд других преимуществ: возможность открыть на разных компьютерах в любой момент времени в любой точке земного шара, сниженная нагрузка на ваш компьютер, быстродействие программы никак не зависит от вашего компьютера
— сервис имеет полноценный функционал для анализа объёма, в чем-то даже копирует платформу Volfix. Разработчики добавляют постоянно различные индикаторы для объёма, которые могут представлять
— Огромное количество инструментов для анализа, в чем он превосходит например Sb-Pro, которым пользуюсь я.
— Очень адекватная цена! Если бы я например хотел воспользоваться этим сервисом, то он бы стоил мне всего лишь 500 рублей в месяц, потому что в сервисе есть возможность выбора инструментов! Если вы торгуете 1-2 инструмента, то для Вас цена будет меньше 200 рублей, что просто уникально.
Если вы торгуете 1-2 инструмента, то вариант для Вас просто незаменимый!

Облачный сервис stockchart.ru он же ru-ticker.com
Неплохой сервис для анализа объемов в кластерах и профилях, однако даже чисто визуально он уступает Signals4deals. Имеет интересные функции, вроде сканера графика и поиска всплесков объёма. Работает вроде бы тоже стабильно. В любой момент можно совершенно бесплатно смотреть простые котировки графиков с вертикальным объемом.
Тарифы от 1000 рублей в месяц, пробная 100 рублей в сутки.

Metatrader 5:
Имеет возможно установки некоторых упрощенных индикаторов для анализа горизонтального объёма, также есть кривые, но все таки индикаторы с кластерным графиком и профилем свечей. Вот про индикаторы — vk.com/wall-130397799_2341, vk.com/wall-130397799_2291

Quik:
Всем известный терминал при определенном танце с бубном может дать возможность анализа объемов как минимум в горизонтальном срезе и вертикальном, про профили я писал тут —
Горизонтальные объемы для QUIK с возможностью натягивать профиль — vk.com/wall-130397799_8252
Менее удобный индикатор — vk.com/wall-130397799_1144
Проверка скриптов — vk.com/wall-130397799_4726

Xtick Extreme — www.xtick.ru/
Программа уступающая вышеуказанным, однако имеет неплохой функционал для анализа объёма, работает с российским рынком, а также имеет возможность подключения межбанка для валютных пар

Также есть программа ComXTrader она работает через SmartCom(Ай Ти Инвест), итмеет не плохой функционал по объемам, кластерам, удобное открытие сделок и работа с заявками, но разработчиками больше не поддерживается, любые проблемы и ошибки никто не поможет решить!

TIBCO Spotfire для аналитика и авторов отчетов

TIBCO Spotfire представляет программы для аналитиков, с помощью которых пользователи легко формируют и делятся приложениями и панелями инструментов.

Программное обеспечение оснащено широким интерактивным аналитическим интерфейсом для визуального исследования данных — в т. ч. доступом и управлением информацией, формированием аналитических приложений и их предоставлением веб-пользователям. Все инструменты продуманы для оперативного анализа, который не нуждается в моделировании или подготовке данных и не зависит от их объемов.

Аналитики

Преимущества для аналитиков​

Программы для аналитиков предоставляют визуальный и абсолютно интерактивный метод анализа ваших данных. В процессе исследования вы сможете принимать более продуктивные и неординарные решения.

Программное обеспечение предоставляет свободу в исследованиях и взаимодействии с контентом. В числе его преимуществ:

    автоматическая фильтрация; консолидация множества наборов информации; цветовое выделение переменных и т. д.

Вы можете применять многогранные, но простые в реализации статистические модели, повышающие доверие к результатам анализа.

Чтобы создать сетевое аналитическое приложение или панель инструментов, достаточно сохранить вашу работу на Spotfire Server. Нет необходимости в отдельном шаге публикации или помощи ИТ-отдела.

Чтобы пользоваться Spotfire Web Player, нужен лишь совместимый браузер. Это нулевой клиент, и потому вам не надо устанавливать какие-либо плагины или инсталляторы.

Вы можете заказать программное обеспечение в компании «АСУ-АНАЛИТИКА». Внедряйте TIBCO — повышайте продуктивность!

Алгоритмы интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)

Область применения: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium

В интеллектуальном анализе данных (или машинном обучении) алгоритм — это набор эвристики и вычислений, который создает на основе данных модель. Чтобы создать модель, алгоритм сначала анализирует предоставленные данные, осуществляя поиск определенных закономерностей и тенденций. Алгоритм применяет результаты этого анализа ко множеству итераций, чтобы подобрать оптимальные параметры для создания модели интеллектуального анализа данных. Затем эти параметры применяются ко всему набору данных, чтобы выявить пригодные к использованию закономерности и получить подробную статистику.

Модель интеллектуального анализа данных, создаваемая алгоритмом из предоставленных данных, может иметь различные формы, включая следующие.

Набор кластеров, описывающих связи вариантов в наборе данных.

Дерево решений, которое предсказывает результат и описывает, какое влияние на этот результат оказывают различные критерии.

Математическую модель, прогнозирующую продажи.

Набор правил, описывающих группирование продуктов в транзакции, а также вероятности одновременной покупки продуктов.

В интеллектуальном анализе данных SQL Server используются наиболее популярные и изученные методы выявления закономерностей в данных. Например, алгоритм кластеризации методом К-средних является одним из старейших алгоритмов кластеризации и широко применяется во многих инструментах и со многими реализациями и параметрами. При этом алгоритм кластеризации методом К-средних, реализованный в интеллектуальном анализе данных SQL Server , был разработан группой Microsoft Research, а затем оптимизирован для работы со службами Службы Analysis Services. Все алгоритмы интеллектуального анализа данных Майкрософт доступны для гибкой настройки и программирования с использованием предоставляемых API. С помощью компонентов интеллектуального анализа данных в службах Службы Integration Servicesможно также автоматизировать создание, обучение и переобучение моделей.

Кроме того, поддерживается использование сторонних алгоритмов, соответствующих спецификации OLE DB для интеллектуального анализа данных. Имеется также возможность разрабатывать собственные алгоритмы, которые можно зарегистрировать в качестве служб, а затем использовать в платформе интеллектуального анализа данных SQL Server .

Выбор правильного алгоритма

Выбор правильного алгоритма для использования в конкретной аналитической задаче может быть достаточно сложным. В то время как можно использовать различные алгоритмы для выполнения одной и той же задачи, каждый алгоритм выдает различный результат, а некоторые алгоритмы могут выдавать более одного типа результатов. Например, можно использовать алгоритм дерева принятия решений Microsoft не только для прогнозирования, но также в качестве способа уменьшения количества столбцов в наборе данных, поскольку дерево принятия решений может идентифицировать столбцы, не влияющие на конечную модель интеллектуального анализа данных.

Выбор алгоритма по типу

SQL Server Интеллектуальный анализ данных включает указанные ниже типы алгоритмов.

Алгоритмы классификации осуществляют прогнозирование одной или нескольких дискретных переменных на основе других атрибутов в наборе данных.

Регрессивные алгоритмы осуществляют прогнозирование одной или нескольких непрерывных числовых переменных, например прибыли или убытков, на основе других атрибутов в наборе данных.

Алгоритмы сегментации делят данные на группы или кластеры элементов, имеющих схожие свойства.

Алгоритмы взаимосвязей осуществляют поиск корреляции между различными атрибутами в наборе данных. Наиболее частым применением этого типа алгоритма является создание правил взаимосвязи, которые могут использоваться для анализа потребительской корзины.

Алгоритмы анализа последовательностей обобщают часто встречающиеся в данных последовательности, такие как серия переходов по веб-сайту или событий, зарегистрированных в журнале перед ремонтом оборудования.

Однако ничто не заставляет пользователя ограничиваться одним алгоритмом в своих решениях. Опытные аналитики часто используют один алгоритм для выявления наиболее эффективных входных данных (то есть переменных), после чего применяют другой алгоритм для прогнозирования определенного результата на основе этих данных. SQL Server Интеллектуальный анализ данных позволяет на базе одной структуры интеллектуального анализа построить много моделей таким образом, что в рамках одного решения для интеллектуального анализа данных можно было использовать алгоритм кластеризации, модель дерева решений, а также модель упрощенного алгоритма Байеса для получения разных представлений данных. В одном решении также можно использовать несколько алгоритмов для выполнения отдельных задач. Например, с помощью регрессии можно получать финансовые прогнозы, а с помощью алгоритма нейронной сети выполнять анализ факторов, влияющих на прогнозы.

Выбор алгоритма по задаче

Чтобы облегчить выбор алгоритмов для решения определенной задачи, в следующей таблице приведены типы задач, для решения которых обычно используется каждый алгоритм.

Примеры задач Подходящие алгоритмы Майкрософт
Прогнозирование дискретного атрибута:

Пометка клиентов из списка потенциальных покупателей как хороших и плохих кандидатов.

Вычисление вероятности отказа сервера в течение следующих шести месяцев.

Классификация вариантов развития болезней пациентов и исследование связанных факторов.

Алгоритм дерева принятия решений (Майкрософт)

Алгоритм нейронной сети (Майкрософт)

Прогнозирование непрерывного атрибута:

Прогноз продаж на следующий год.

Прогноз количества посетителей сайта с учетом прошлых лет и сезонных тенденций.

Формирование оценки риска с учетом демографии.

Алгоритм дерева принятия решений (Майкрософт)

Алгоритм линейной регрессии (Майкрософт)

Прогнозирование последовательности:

Анализ маршрута перемещения по веб-сайту компании.

Анализ факторов, ведущих к отказу сервера.

Отслеживание и анализ последовательностей действий во время посещения поликлиники с целью формулирования рекомендаций по общим действиям.

Алгоритм кластеризации последовательностей (Майкрософт)
Нахождение групп общих элементов в транзакциях:

Использование анализа потребительской корзины для определения мест размещения продуктов.

Выявление дополнительных продуктов, которые можно предложить купить клиенту.

Анализ данных опроса, проведенного среди посетителей события, с целью выявления того, какие действия и стенды были связаны, чтобы планировать будущие действия.

Алгоритм взаимосвязей (Майкрософт)

Алгоритм дерева принятия решений (Майкрософт)

Нахождение групп схожих элементов:

Создание профилей рисков для пациентов на основе таких атрибутов, как демография и поведение.

Анализ пользователей по шаблонам просмотра и покупки.

Определение серверов, которые имеют аналогичные характеристики использования.

Алгоритм кластеризации (Майкрософт)

См. также

В приведенной ниже таблице содержатся ссылки на ресурсы по обучению применению каждого из алгоритмов интеллектуального анализа данных, используемых в интеллектуальном анализе данных SQL Server .

Мастер Йода рекомендует:  Web Audio и объёмный звуковой ландшафт реализация
Добавить комментарий