Модель імовірнісної оцінки стійкості тренду на фінансовому ринку

Автор(и)

  • Oleg Lutsenko Дніпропетровський національний університет імені Олеся Гончара пр. К. Маркса 35, Дніпропетровськ, Україна, 49010, Україна
  • Oleg Baybuz Доктор технічних наук, професор Кафедра математичного забезпечення ЕОМ, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.19527

Ключові слова:

ймовірність, B-сплайн, відтворення щільності розподілу, методи пошуку розладнання, фінансовий ринок

Анотація

Запропонована модель, що дозволяє обчислювати значення ймовірності розвороту тренду на фінансовому ринку. Модель заснована на припущенні, що час появи розладнання статистичних характеристик ряду котирувань є випадковою величиною, функція розподілу якої повільно змінюється у часі. Наведені методи знаходження точок розладнання, відтворення щільності розподілу форми ділянок між розладнаннями, обчислення функції шуканої ймовірності.

Біографії авторів

Oleg Lutsenko, Дніпропетровський національний університет імені Олеся Гончара пр. К. Маркса 35, Дніпропетровськ, Україна, 49010

Аспірант

Кафедра математичного забезпечення ЕОМ

Oleg Baybuz, Доктор технічних наук, професор Кафедра математичного забезпечення ЕОМ

Дніпропетровський національний університет імені Олеся Гончара

пр. К. Маркса 35, Дніпропетровськ, Україна, 49010

Посилання

  1. Kahn M.N. Technical Analysis Plain and Simple: Charting the Markets in Your Language [Текст] / M.N. Kahn // FT Press — 2010 — 352 p.
  2. Demark T.R. The New Science of Technical Analysis. / T.R. Demark // John Wiley — 1994 — 247 p.
  3. Kuan C.M. Forecasting exchange rates using feedforward and recurrent neural networks. / C.M. Kuan , T. Liu // Journal of Applied Econometrics — 1995 — 10 — P. 347—364.
  4. Mendes L., Godinho P., Dias J. A Forex trading system based on a genetic algorithm. / L. Mendes, P. Godinho, J. Dias // Journal of Heuristics — 2012 — vol. 18, N 4 — 627—656.
  5. Chan L. Automated Trading with Genetic-Algorithm Neural-Network Risk Cybernetics: An Application on FX Markets. / L. Chan, A. WK Wong // Finamatrix, Research and Markets — 2011 — Режим доступа : WWW/ URL: http://ssrn.com/abstract=1687763 — 01.11.2013.
  6. Ciskowski P. Neural Pattern Recognition with Self-organizing Maps for Efficient Processing of Forex Market Data Streams. / P. Ciskowski, M. Zaton // Artificial Intelligence and Soft Computing — 2010 — 6113 — P. 307—314.
  7. Page, E. S. Continous Inspection Schemes [Текст] / E. S. Page // Biometrika — 1954 — vol. 41, N 1 — P.100—115.
  8. Nadler, J. Some characteristics of Page’s twosided procedure for detecting a change in a location parameter [Текст] / J. Naddler, N.B. Robbins // Ann. Math. Statist. — 1971 — vol. 42, N 2 — P. 538—551.
  9. Kooperberg, C. A study of logspline density estimation [Текст] / C. Kooperang, C. Stone // Computational Statistics & Data Analysis — 1991. — vol. 12, N 3 — P. 327—347.
  10. Гливенко, В. И. Курс теории вероятностей [Текст]: учебник для физико-математических факультетов государственных универсистетов / В. И. Гливенко. — М., Л.: ГОНТИ НКТП СССР, Редакция технико-теоретической литературы — 1939. — 220 с.
  11. Смирнов, Н. В. Приближение законов распределения случайных величин по эмпирическим данным [Текст] / Н. В. Смирнов // Успехи Матем.Наук — 1944 — N 10 — С. 179-206.
  12. Завьялов, Ю. С. Методы сплайн-функций [Текст] / Ю. С. Завьялов, Б. И. Квасов, В. Л. Мирошниченко — М.: "Наука" — 1980. — 352 c.
  13. De Boor, C. Package for Calculating with B-Splines [Текст] / C. De Boor // SJAM J. On Numer. Anal. — 1977 — vol. 14, N3 — p. 441—472.
  14. Koo, J.-Y., Tensor product splines in the estimation of regression, exponential response functions and multivariate densities [Текст]: Ph.D. thesis / J. Y. Koo — Berkeley — 1988 — 132 p.
  15. Stone, C. J. The use of polynomial splines and their tensor products in multivariate function estimation (with discussion) [Текст] / C. J. Stone // Ann. Statist. — 1994 — N 22 — p. 118—184.
  16. Rogers, D. F. An Introduction to NURBS with Historical Perspective [Текст] / D. F. Rogers — San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers — 2000 — 344p.
  17. Kahn, M.N. (2010). Technical Analysis Plain and Simple: Charting the Markets in Your Language. FT Press, 352.
  18. Demark, T.R. (1994). The New Science of Technical Analysis. John Wiley, 247.
  19. Kuan, C.M., Liu, T. (1995). Forecasting exchange rates using feedforward and recurrent neural networks. Journal of Applied Econometrics, 10, 347–364.
  20. Mendes, L., Godinho, P., Dias, J. (2012). A Forex trading system based on a genetic algorithm. Journal of Heuristics, 18(4), 627—656.
  21. Chan, L., Wong, WK A. (2011). Automated Trading with Genetic-Algorithm Neural-Network Risk Cybernetics: An Application on FX Markets. Finamatrix, Research and Markets. http://ssrn.com/abstract=1687763
  22. Ciskowski, P., Zaton, M. (2010). Neural Pattern Recognition with Self-organizing Maps for Efficient Processing of Forex Market Data Streams. Artificial Intelligence and Soft Computing 6113, 307—314.
  23. Page, E. S. (1954). Continous Inspection Schemes. Biometrika, 41(1), 100—115.
  24. Nadler, J., Robbins, N. B. (1971). Some characteristics of Page’s twosided procedure for detecting a change in a location parameter. Ann. Math. Statist, 42(2), 538—551.
  25. Kooperberg, C., Stone, C. (1991). A study of logspline density estimation. Computational Statistics & Data Analysis, 12(3), 327—347.
  26. Glivenko, V. I. (1939). Course of Probability Theory. Moscow, Leningrad: Redaction of Technological Theory Literature, 220.
  27. Smirnov N.V. (1944). Estimating of Probability Distributions of Random Values from Empirical Data. Progress of Mathematical Science, 10, 179—206.
  28. Zavyalov, Yu. S., Kvasov, B. I., Miroshnichenko, V. L. (1980). Methods of Spline Functions. Moscow: Nauka, 352.
  29. De Boor, C. (1977) Package for Calculating with B-Splines. SJAM J. On Numer. Anal., 1977, 14(3), 441—472.
  30. Koo, J.-Y. (1988). Tensor product splines in the estimation of regression, exponential response functions and multivariate densities, Ph.D. thesis. Berkeley: Department of Statistics, University of California, 132.
  31. Stone, C. J. (1994). The use of polynomial splines and their tensor products in multivariate function estimation (with discussion). Ann. Statist, 22. 118—184.
  32. Rogers, D. F. (2000). An Introduction to NURBS with Historical Perspective. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers. 344p.

##submission.downloads##

Опубліковано

2013-12-18

Як цитувати

Lutsenko, O., & Baybuz, O. (2013). Модель імовірнісної оцінки стійкості тренду на фінансовому ринку. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(3(66), 50–54. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.19527

Номер

Том 6 № 3(66) (2013): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Oleg Lutsenko, Oleg Baybuz

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.