Модулювання прогнозування фондових ринків з використанням нейромереж

T. O. Levitskaya; K. G. Romanov

doi:10.31498/2225-6733.35.2017.125631

Автор(и)

T. O. Levitskaya ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь, Україна
K. G. Romanov ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь, Україна

DOI:

https://doi.org/10.31498/2225-6733.35.2017.125631

Ключові слова:

прогнозування, фондові ринки, динаміка цін, нейромережі, методи, часові ряди, аналіз, параметри мережі, програмні пакети, дослідження, правила гри

Анотація

Дана стаття присвячена обґрунтуванню моделювання прогнозування фондових ринків з використанням нейромережі, опису принципів реалізації алгоритму моделювання та перспективам його застосування. Розглянуто проблеми традиційних та класичних систем моделювання прогнозів, теорії нейромереж, питання вдосконалення методів аналізу і збільшення точності прогнозів фондових ринків, побудова нечітких моделей на базі множин незалежних змінних та найбільш інформативних факторів впливу. Описано наукове обґрунтування методики застосування моделювання прогнозів. На основі апарату нейронних мереж проводиться дослідження завдання моделювання прогнозування динаміки цін на фондовому ринку

Біографії авторів

T. O. Levitskaya, ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь

Кандидат технічних наук, доцент

K. G. Romanov, ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь

Студент

Посилання

Список використаних джерел:

Кундас О.А. Аппроксимация функций нейронными сетями в метрических пространс-твах [Электронный ресурс] / О.А. Кундас. – Режим доступа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/115982.

Господарчук С.А. Использование нейронных сетей в маркетинговых исследованиях / С.А. Господарчук // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2001. – № 1. – С. 50-54. – (Серия: Экономика и финансы). – Режим доступа: http://docplayer.ru/28492922-Ispolzovanie-neyronnyh-setey-v-marketingovyh-issl-ed-ovaniyah-gospodarchuk-s-a.html.

Мозолевська М.О. Використання нейронних мереж для прогнозування у фінансовій сфері [Електронний ресурс] / М.О. Мозолевська, О.В. Ставицький // Актуальні проблеми економіки та управління. – 2017. – № 11. – Режим доступу: http://ape.fmm.kpi.ua/article/view/102584.

Галещук С. Штучні нейронні мережі у прогнозуванні валютного ринку / С. Галещук // Вісник Київського національного торговельно-економічного університету. – 2016. – № 3. – С. 101-114. – Режим доступу: http://visnik.knteu.kiev.ua/files/2016/03/9.pdf.

Önder E. Forecasting macroeconomic variables using artificial neural network and traditional smoothing techniques / E. Önder, B. Firat, A. Hepsen // Journal of Applied Finance & Banking. – 2013. – Vol. 3. – № 4. – Pp. 73-104. – Mode of access: https://papers.ssrn.com/sol3/

papers.cfm?abstract_id=2264379.

Lam M. Neural network techniques for financial performance prediction: integrating fundamental and technical analysis / M. Lam // Decision Support Systems. Special issue: Data mining for financial decision making. – 2004. – Vol. 37. – Issue 4. – Pp. 567-581. – Mode of access: https://wenku.baidu.com/view/65e4fbdb6f1aff00bed51ef3.html.

Kuan C. Artificial neural networks: an econometric perspective / C. Kuan, H. White. – 1991. – 98 p. – Mode of access: https://ru.scribd.com/document/175456696/Artificial-Neural-Networks-an-Econometric-Perspective.

References:

Kundas O.A. Approksimatsiia funktsii neironnymi setiami v metricheskikh prostranstvakh (Approximation of functions by neural networks in metric spaces) Available at: http://elib.bsu.by/handle/123456789/115982 (accessed 15 June 2017).

Gospodarchuk S.A. Ispol'zovanie neironnykh setei v marketingovykh issledovaniiakh [The use of neural networks in marketing research]. Vestnik Nizhegorodskogo universiteta im. N.I. Lobachevskogo. Seriia: Ekonomika i finansy – Vestnik of Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod. Series: Economics and finance, 2001, no.1, pp. 50-54. Available at: http://docplayer.ru/28492922-Ispolzovanie-neyronnyh-setey-v-marketingovyh-issl-ed-ovaniyah-gospodarchuk-s-a.html (accessed 28 June 2017).

Mozolevskaya M.O., Stavits'kii O.V. Vikoristannia neironnikh merezh dlia prognozuvannia u fіnansovіi sferі [Use of neural networks for forecasting in the financial sphere]. Aktual'nі problemi ekonomіki ta upravlіnnia – Actual problems of economics and management, 2017, no.11 Available at: http://ape.fmm.kpi.ua/article/view/102584 (accessed 10 July 2017).

Galeshchuk S. Shtuchnі neironnі merezhі u prognozuvannі valiutnogo rinku [Artificial neural networks in the forecasting of the currency market]. Vіsnik Kiїvs'kogo natsіonal'nogo torgovel'no-ekonomіchnogo unіversitetu – Herald of Kyiv National University of Trade and Economics, 2016, no.3, pp. 101-114 Available at: http://visnik.knteu.kiev.ua/files/2016/03/9.pdf (accessed 25 August 2017).

Önder E., Fiat B. Hepsen A. Forecasting macroeconomic variables using artificial neural net-work and traditional smoothing techniques. Journal of Applied Finance & Banking, 2013, vol. 3, no.4, pp. 73-104 Available at: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2264379 (accessed 10 September 2017).

Lam M. Neural network techniques for financial performance prediction: integrating fundamental and technical analysis. Decision Support Systems. Special issue: Data mining for financial decision making, 2004, vol. 37, iss. 4, pp. 567-581 Available at: https://wenku.baidu.com/view/

e4fbdb6f1aff00bed51ef3.html (accessed 01 October 2017).

Kuan C., White H. Artificial neural networks: an econometric perspective. 1991, 98 p. Available at: https://ru.scribd.com/document/175456696/Artificial-Neural-Networks-an-Econometric-Perspective (accessed 01 October 2017).