Если бы Николас Лисон пользовался мощной системой разработки реселлерской системы цен Blaster, то, возможно, нанявший его банк Barings не потерпел бы крушение.

Занимаясь реселлерской деятельностью, Лисон в этом году потерял на фьючерсных сделках с японскими фирмами 1.4 млрд. долл. и разорил свой банк. Впрочем, для многих инвесторов такое средство анализа, как Blaster фирмы IBM, может стать своего рода спасением.

Если верить специалистам IBM, Deterministic Simulation Blaster позволит торговым фирмам создавать сложные структуры реселлерских цен в тысячи раз быстрее, чем при использовании современной техники.

Благодаря использованию техники, получившей название формального моделирования (deterministic simulation), система минимизирует риск реселлерских операций, учитывая широкий спектр всевозможных факторов. Такая техника позволяет быстрее и точнее зафиксировать диапазоны цен, чем это делается сейчас большинством фирм по модели, известной как "метод Монте-Карло".

Моделирование по "методу Монте-Карло" использует случайные числа при вычислении вероятности предстоящих событий, например падения цен на бензин. Однако, по утверждению Джонатана Гудвина, профессора математики Нью-Йоркского университета и Института Куранта, эта техника не слишком аккуратна и достаточно медлительна - сложные модели могут обрабатываться часами.

Тодд Хованич, директор Вычислительного центра IBM, заявил, что, Blaster, установленный на однопроцессорной станции IBM RS/6000 Model 560, позволил сократить время разработки структуры цен с 90 дней до 15 секунд.

Blaster может быть приспособлен к выполнению на любой платформе, в том числе на Unix-станции SPARCstation компании Sun Microsystems и многопроцессорном комплексе IBM SP/2.

Правда многих потенциальных покупателей останавливают внушительные цены: средняя однопользовательская лицензия на Blaster, с учетом консультационных услуг, составляет около 1 млн. долл.

"Вопрос в том, стоит ли сейчас тратить миллион долларов или подождать месяцев шесть, когда какой-нибудь математик опубликует аналогичный алгоритм", - размышляет Пол Вануга, ответственный за исследования постоянных доходов в J. P. Morgan & Co. (Нью-Йорк), посетивший демонстрацию системы.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями