sotrud.ru 1 2 ... 10 11




Министерство общего и специального образования
Российской Федерации

Владивостокский государственный университет
экономики и сервиса

Кафедра Информационных систем и
прикладной информатики


УТВЕРЖДАЮ

Заведующий кафедрой

_____________ С.Ю. Голиков

“____”_______________ 2000


ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к дипломной работе

“Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейронных сетей”

индивидуальный шифр работы И 051.002.369.000 ПЗ



Исполнитель




Д.В. Иванов




(подпись, дата)




Руководитель




О.Б. Богданова




(подпись, дата)




Консультант по экономике




Е.В. Моисеенко




(подпись, дата)




Нормоконтроль




С.Л. Бедрина



(подпись, дата)





Рецензент




Т.С. Закаидзе




(подпись, дата)






Владивосток

2000

АННОТАЦИЯ

Нейросетевая методология находит все новые успешные применения в практике управления и принятия решений, в том числе - в финансовой и торговой сферах. Лежащая в ее основе теория нелинейных адаптивных систем доказала свою полезность при выработке прогнозов в целом ряде отраслей экономики и финансов.

Целью данной работы является изучение опыта специалистов в области прогнозирования финансовых рынков с использованием искусственных нейросетей, а также разработка собственных подходов к прогнозированию рынка FOREX и проектированию торговых систем, пригодных для использования в торговом зале.

Для достижения поставленной цели в работе выполняются опыты для определения этапов процесса решения задачи прогнозирования, которые нуждаются в автоматизации, и на основе полученных результатов предлагается концептуальная схема системы прогнозирования финансовых рынков, базирующейся на технологии нейронных сетей.

Результаты применения нейронных сетей для решения задач прогнози­рования курсов валют в данной работе показали, что статическая нелинейная система может быть настроена так, чтобы выполнять анализ валютных рынков и прогнозировать курсы валют.


Содержание

Введение 6

1. Прогнозирование финансовых рынков 9

1.1. Современные финансовые рынки. Международный валютный рынок FOREX 9

1.2. Прогнозирование финансовых рынков 11

1.2.1. Прогноз и цели его использования 11

1.2.2. Основные понятия и определения проблемы прогнозирования 12

1.2.3. Методы прогнозирования финансовых рынков 16

1.2.4. Использование систем с искусственной «памятью» для решения задач прогнозирования 21

1.3. Искусственные нейронные сети 23

1.3.1. Биологические нейронные сети 23

1.3.2. Математическая модель нейрона, искусственные нейросети 25

1.3.3. Основополагающие принципы нейровычислений 28

1.3.4. Обучение искусственных нейронных сетей 30

1.3.5. Задача прогнозирования с использованием технологии нейровычислений 32

1.4. Обзор программных средств, реализующих алгоритмы нейровычислений для решения задач прогнозирования 34

2. Прогнозирование рынка FOREX с использованием искусственных нейросетей 41

2.1. Постановка задачи прогнозирования финансовых рынков с использованием искусственных нейросетей 41

2.2. Описание текущей рыночной ситуации. Представление входных данных 44

2.2.1. Перемасштабирование графика цены в единичный интервал 44

2.2.2. Описание рыночной ситуации при помощи приращений котировок 46

2.2.3. Обобщение значений индикаторов технического анализа 50

2.3. Прогнозируемые величины. Представление выходных данных 52

2.3.1. Классификация рыночных ситуаций. Шаблон максимальной прибыли 52

2.3.2. Аппроксимация прогнозируемых величин. Сглаженный шаблон максимальной прибыли 57

2.3.3. Классификация рыночных ситуаций по достижимости значимых уровней. 60

2.2.4. Аппроксимация отношения текущего положения цены к коридору будущих цен 61

2.4. Обучение искусственных нейросетей. Анализ результатов 62

2.4.1. Нейросетевой индикатор для прогнозирования рынка евро/доллар 62

2.4.2. Классификация рыночных ситуаций 75

2.4.3. Оценка положения текущей цены в коридоре будущих котировок 79


2.4.4. Оценка достижимости ценой значимых уровней 81

2.4.5. Прогнозирование максимального и минимального уровней цены на один период вперед 84

2.4.6. Выводы 86

2.5. Концептуальная схема системы прогнозирования 88

Заключение 95

Список использованных источников 97

Приложения 101




ВВЕДЕНИЕ



следующая страница >>