Forex: просто о сложном Анализ рынка Форекс Торговля на Forex Технический анализ Форекс Forex-инвестиции Торговые стратегии Форекс Лучшие брокеры Форекс
В данной книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей. Описаны наиболее распространенные виды сетей и их применение к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов, оценка индексов акций и управление международным портфелем.
Лучший брокер бинарных опционов
Динамические сети
Forex

Следующий класс нейронных сетей, который мы рассмотрим, — динамические, или рекуррентные, сети. Они построены из динамических нейронов, чье поведение описывается дифференциальными или разностными уравнениями, как правило, — первого порядка. Сеть организована так, что каждый нейрон получает входную информацию от других нейронов (возможно, и от себя самого) и из окружающей среды. Этот тип сетей имеет важное значение, так как с их помощью можно моделировать нелинейные динамические системы. Это — весьма общая модель, которую потенциально можно использовать в самых разных приложениях, например: ассоциативная память, нелинейная обработка сигналов, моделирование конечных автоматов, идентификация систем, задачи управления.


По нашей оценке, на 18.07.2018 г. лучшими брокерами являются:

• для самостоятельной торговлиNPBFX;

• для инвестицийАльпари;

• для бинарных опционовBinomo;

• для торговли акциямиRoboForex Stocks (на счете R Trader доступно более 8700 торговых инструментов).


Нейронные сети с временной задержкой

Перед тем, как описать собственно динамические сети, рассмотрим, как сеть с прямой связью используется для обработки временных рядов. Метол состоит в том, чтобы разбить временной ряд на несколько отрезков и получить таким образом статический образец для подачи на вход многослойной сети с прямой связью. Это осуществляется с помощью так называемой разветвленной линии задержки, см. рис. 1.6.

Архитектура такой нейронной сети с временной задержкой позволяет моделировать любую конечную временную зависимость вида

Поскольку рекуррентные связи отсутствуют, такая сеть может быть обучена при помощи стандартного алгоритма обратного распространения ошибки или какого-то из его многочисленных вариантов. Сети такой конструкции успешно применялись в задачах распознавания речи, предсказания нелинейных временных рядов и нахождения закономерностей в хаосе.

Сети Хопфилда

С помощью рекуррентных сетей Хопфилда можно обрабатывать Неупорядоченные (рукописные буквы), упорядоченные по времени (временные ряды) или пространстве (графики, грамматики) образцы. Рекуррентная нейронная сеть простейшего вида была введена Хопфиллом;она построена из N нейронов, связанных каждый с каждым, причем все нейроны являются выходными.

Сети такой конструкции используются, главным образом, в качестве ассоциативной памяти, а также в задачах нелинейной фильтрации данных и грамматического вывода.

Содержание Далее

Кроме этого, недавно они были применены для предсказания и для распознавания закономерностей в поведении цен акций. Alpari
Forex: просто о сложном
Яндекс.Метрика
Литература по биржевой торговле:

Бестенс Д. и др. Нейронные сети и финансовые рынки

Ван Тарп и др. Биржевые стратегии игры без риска

Грант К. Управление рисками в трейдинге

Моррис Г. Японские свечи

Пайпер Д. Дорога к трейдингу

Резго Г.Я., Кетова И.А. Биржевое дело

Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками

Сафонов В. Трейдинг. Дополнительное измерение принятия решений

Торговая система Woodies CCI

Торговая стратегия «Трейдинг без головной боли»

Тощаков И. Forex: игра на деньги. Стратегии победы

Хатсон Дж. Метод Вайкоффа

Черепков А. Теория длинных волн Н.Д. Кондратьева

Бинарные опционы Альпари