Несмотря на то что для моделирования прогнозов котировок ценных бумаг существует много эффективных методов, такое свойство моделей нейронных сетей, как универсальность, т.е. возможность их использования для всех типов ценных бумаг, определяет необходимость исследования в данной области.
Автором представлена подробная схема работы модели нейронной сети обратного распространения. При обучении нейронной сети ставится задача минимизации целевой функции ошибки, которая находится по методу наименьших квадратов. Алгоритм обучения сети обратного распространения проходит в несколько этапов. В качестве образов для обучения нейронной сети используется выборка, состоящая из значений котировок ценных бумаг, различных числовых характеристик, влияющих на котировки ценных бумаг.
Модификации алгоритма обратного распространения связаны с использованием различных функций ошибки, других активационных функций, различных процедур определения направления и величины шага. Для тестирования модели нейронной сети использовались котировки ценных бумаг ФБ «СПб. „Газпром“» за период с 11.01.2007 по 30.01.2007.
Для проведения тестирования использовались программный продукт Neural Network Wizard и библиотека классов Neural Network Wizard для работы с моделями нейронных сетей, разработанные в среде программирования Delphi 7 компанией BaseGroup Labs. Для визуального отражения зависимостей реального значения и значения на выходе нейронной сети был использован пакет MathCad 2000. Полученные результаты показывают, что использование модели нейронных сетей повышает экономическую эффективность прогнозирования, при этом обеспечивается достоверность информации с определенной долей вероятности прогноза, необходимой для принятия обоснованных экономических решений.

ценные бумаги / инвестиции

программы

программирование

рынок ценных бумаг

ипотечное кредитование

моделирование

анализ данных

нейросети / нейронные сети

Использование нейронных сетей для моделирования прогноза котировок ценных бумаг

Управление качеством в процессе испытаний средств электронной техники

Использование нейронных сетей в работе трейдера

Нейросетевое моделирование факторов, влияющих на волатильность ценных бумаг

Моделирование рыночной стоимости виртуальных предприятий

Информационные системы поддержки планирования на предприятиях связи

Математическое моделирование денежных потоков виртуального предприятия

Экстремальное программирование и автоматизация распределения заданий

Моделирование оценки стоимости виртуальных предприятий

Использование нейросетевых моделей в поведенческом скоринге

Беспроводные теги на основе Bluetooth-устройств

Профессиональные стандарты в области ИТ как фактор технологического и социального развития

Сравнительный анализ сайтов поиска оптовых поставщиков по критерию функциональной полноты

Анализ интеллектуальных информационных систем на примере сCRM и ERP

Прикладная информатика. Научные статьи

prikladnaia-informatika-nauchnye-stati