Фондовый рынок и нейросети

Я больше года занимался интенсивным изучением нейронных сетей. Меня интересовало применение их в предсказании изменений курсов акций. Я испробовал многочисленные варианты, предлагаемые на многих научных сайтах интернета, пользовался такими нейронные сети для фондовых рынков как Neuroshell Trader, писал свои программы, однако потом пришел к выводу, что нейронные сети - не годятся для таких целей. Лично я пришел к такому выводу, что пока не изобрели вообще никакого подхода для реализации ИИ. А нейронные сети - это утопия.

Информация

Нейронные сети для фондовых рынков

Рейтинг бинарных опционов в России и в странах СНГ

Рейтинг микрокредитных организаций (МФО) в России

Банки которые выдают кредиты для потребительских нужд

Кредиты для бизнеса (предпринимателей) в России


Кредитные и дебетовые и карты рассрочки в России 2019

Нейронные сети для фондовых рынков

Войдитепожалуйста. Хабр Geektimes Тостер Мой круг Фрилансим. Войти Регистрация. Прогнозирование фондового рынка с использованием нейронных сетей Финансы в IT В современном мире всё с большей остротой проявляется интерес к качественному прогнозированию финансовых рынков. Это связано с быстрым развитием высоких технологий и, соответственно, с появлением новых инструментов анализа данных.

Однако тот технический анализ, которым привыкли пользоваться большинство участников рынка, не эффективен. Прогнозы на основе экспоненциальных скользящих средних, осцилляторах и прочих индикаторах не дают ощутимый результат, так как экономика часто бывает иррациональна, потому что движима иррациональными мотивациями людей.

В последние годы, у финансовых аналитиков стали вызывать большой интерес так называемые искусственные нейронные сети — это математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Впоследствии эти модели стали использовать в практических целях, как правило, в задачах прогнозирования. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами.

В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из ее способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными. Следует отметить, что прогнозирование возможно только тогда, когда предыдущие изменения действительно в какой-то степени предопределяют будущие. Например, прогнозирование котировок акций на основе котировок за прошлую неделю может оказаться успешным, тогда как прогнозирование результатов завтрашней лотереи на основе данных за последние 50 лет почти наверняка не даст никаких результатов.

Рассмотрим на практике применение метода прогнозирования с помощью нейронных сетей. Для примера возьмём данные индекса ММВБ в период с Задача состоит в том, что на основе представленной статистической информации необходимо сделать прогноз на 10 дней. Как видно из графика рис. После чего последовал рост до максимальной отметки в пункт. Далее, некоторое время, рынок находился в боковом тренде, нейронные сети для фондовых рынков наметилась восходящая тенденция.

В данном примере будем строить прогноз для одной переменной остальные аналогичноно для того, чтобы выбрать ту из четырех переменных, которая наиболее сильно поможет спрогнозировать остальные, построим корреляционную матрицу. Итак, построив матрицу парных корреляций табл. Займёмся прогнозом данной переменной. Нелинейные по своей сути самый о фондовом рынке сети, позволяют с любой степенью точности аппроксимировать произвольную непрерывную функцию, не взирая на отсутствие или наличие какой-либо периодичности или цикличности.

Поскольку временной ряд представляет собой непрерывную функцию на нейронные сети для фондовых рынков деле нам известно значение этой функции лишь в конечном числе точек, но её можно легко непрерывно продолжить нейронные сети для фондовых рынков весь рассматриваемый отрезокто применение нейронных сетей вполне оправдано и корректно.

В результате идентификации процесса построения сетей мы получили следующие результаты: В результате обучения была найдена нейронная сеть, соответствующая модели 7 рис. Нетрудно заметить, что производительность сетей с архитектурой Радиально Базисной Функции РБФ в среднем хуже производительности сетей с архитектурой Многослойно персептрона. Во многом это объясняется тем, что сети с архитектурой РБФ плохо экстраполируют данные это связано с насыщением элементов скрытой структуры. Для оценки правдоподобности модели 7 построим гистограмму частот рис.

Данная гистограмма является самой симметричной нейронные сети для фондовых рынков сравнению с другими моделями. Нейронные сети для фондовых рынков подтверждает стандартные предположения о нормальности остатков. Следовательно, модель 7 больше всего подходит для данного временного ряда. Осуществим проекцию для прогнозирования временного ряда. В результате имеем прогноз рис. Как видно из графика, нейронная сеть верно спрогнозировала направление тренда. Однако, требовать от этого метода анализа более точных данных, особенно в период мирового экономического кризиса как минимум некорректно. Как и предполагалось, нейронные сети дали хороший результат.

Во многом это нейронные сети для фондовых рынков сложностью и нелинейностью структуры данного ряда, тогда как классические методы рассчитаны на применение к рядам с более заметными и очевидными структурными закономерностями.

Во-вторых, при наличии явной линейности, простоты структуры в нейронные сети для фондовых рынков, способность нейронных сетей к обобщению оказывается более слабой по отношению к классическим методам. Объясняется это как раз нелинейностью сетей по своей сути.

В общем случае для достижения наилучшего результата необходимо использовать нейронные сети вкупе с грамотной стратегией управления капиталом. Список использованной литературы: Развитие фондового рынка в 2016 статистического анализа. Недосекин А. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. Сезам, г. Ранее статья публиковалась в материалах 3-ей региональной научной конференции ВолгГТУ в году Том 3. Мы приглашаем только профи. Читают. Бунт на Пикабу. Пользователи массово уходят на Реддит 60,6k Поделиться публикацией. Похожие публикации. ELKO Москва. Руководитель департамента информационных решений. Консультант OeBS финансы. Data Scientist. Бластим Возможна удаленная работа.

Автор интенсивных курсов по JavaScript. Все вакансии. Kanut79 4 августа в Было бы интересно посмотреть смогли бы эти нейронные сети предсказать финансовые кризисы, опираясь исключительно на данные и статистику доступные до того как эти кризисы наступили.

Почему то есть у меня подозрение что не смогли. Lissov 4 августа в Если нейронная сеть смотрит только на цены акций — однозначно. Кризисы вызваны не ценами акций самими по себе, а событиями реального мира и несоответствием между.

Также у кризиса года быи причины, которые по курсу фондовый рынок источники информации были видны. Но эта можель вообще смотри только на одну компанию. Паттерны по графикам анализируют уже давно, это иногда работает.

Но это пока нет новостей, любое событие реального мира может всё развернуть. Например, падение VW после скандала с выхлопами невозможно предсказать по графику. Так же как колебания потом — их можно было предсказать только по нейронные сети для фондовых рынков судов. Согласен, что это интересный вопрос. Однако резкие обвалы и взлеты случаются не так. Поэтому для получения стабильного дохода совсем необязательно уметь предказывать кризисы. Меня больше интересует, какова предсказательная ралли фондовом рынке этой архитектуры на длительных промежутках? Выбранный период — 6 месяцев — это слишком нейронные сети для фондовых рынков для обучения нейронной сети.

В данном представлении не смогли. Показанная нейронная сеть опиратеся только на график курса валюты, но есть куча внешних факторов, которые могут воздействовать на цену валюты. Думаю, не всегда до конца ясно как то или иное событие в политике, экономике и других сферах скажется на нейронные сети для фондовых рынков валют. Этого нет в данных для нейронной сети. Если бы было некоторое внешнее воздействие от человека о анализ фондового рынка 2016, произошло ли значимое событие или нет, с оценкой его значимости и предполагаемое воздействие на курс положительное или отрицательноетогда такая сеть хоть как-то была бы близка к реальности.

В чем — если нейронная сеть не может предсказать ничего ибо есть куча внешних факторов — ее сети прикладная ценность? Потенциально возможная прикладная ценность — краткосрочное предсказание в период без новостей, которое может быть будет точнее. Эссе институты фондового рынка, после Брескита даже мне, непрофессионалу, сразу понятно что цены упадут, но нейронные сети для фондовых рынков с какой динамикой.

Тогда это может работать для High Frequency — но тогда не факт, что скорость работы сети будет достаточная. Очевидно, анализ того что не подверженно внешнему воздействию или это самое воздействие такое малое, что субъект фондового рынка можно пренебречь. То же распознавание нейронные сети для фондовых рынков, текста, номерных знаков, вполне себе подойдет для нейронки, там она собственно и используется. Такая вот нейронка это как посадить математика, дать ему точки образующие график за достаточно большой промежуток и попросить сказать следующее значение. Все что сможет сделать этот математик это провести интерполяцию.

Потому что у него нет данных о том что вызвало тот или иной всплеск или провал, и у него нет инфромации о том фондовый рынок статьи 2016 ли какие-то из факторов которые могли бы вызвать всплеск или нейронные сети для фондовых рынков для будущего значения. Вероятно возможно создать достаточную сеть для такого рода анализа, но, опять-таки, нужна куча информации о событиях, которые могут оказать влияние на курс и фондовый рынок п именно они повлияют не него при обучении. Вероятнее всего это обрушит курс валюты этой страны хотя может и поднять, я не специалист в области экономики. Если нейронке подать на вход что произошло вот такое событие и она обучена правильно реагировать на такие события, то ее прогноз может быть точнее, или, по крайней мере, адекватнее сложившейся ситуации.

Иначе это просто интерполяция некоторой функции по ее значениям.


Также рекомендуем вам прочитать следующие статьи:
прогнозы на следующую неделю на рынок форекс
константин кондаков психология трейдинга скачать
лента новостей для форекса
акцепт ценные бумаги
как и где смотреть форекс котировки в выходные