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.

   Наши партнеры:   Альпари   NPBFX   ForexClub   Binomo

   Наши партнеры:   Альпари   NPBFX   ForexClub

Программа лояльности Alpari Cashback
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В АНАЛИЗЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Лучший Форекс брокер «Forex4you» Лучший Форекс брокер «NPBFX»

Задача анализа временных рядов

Временной ряд — это упорядоченная последовательность вещественных чисел х,,t = 1,2,....Т, представляющих собой результаты наблюдений некоторой величины. Эти значения обычно получают как результаты измерений в некоторой физической системе. Если нас интересуют зависимости между текущими и прошлыми значениями, то нужно рассматривать вектор задержки (х,_,,х(_2,...,х,.») в n-мерном пространстве сдвинутых во времени значений, или пространстве задержки.

Цель анализа временных рядов состоит в том, чтобы извлечь из данного ряда полезную информацию. Для этого необходимо построить математическую модель явления. Такая модель должна объяснять существо процесса, порождающего данные, в частности — описывать характер данных (случайные, имеющие тренд, периодические, стационарные и т.п.). После этого можно применять различные методы фильтрации данных (сглаживание, удаление выбросов и др.) с конечной целью — предсказать будущие значения.


Знаете ли Вы, что: Вы можете выиграть от $20 до $250 в конкурсе «Formula FX» от Альпари, заняв призовые места с 1-го по 20-е. Для участия необходим реальный счет, пополненный не менее чем на $20. Победитель может снять призовую сумму в любой момент времени без каких-либо ограничений.


Таким образом, этот подход основан па предположении, что временной ряд имеет некоторую математическую структуру (которая. например, может быть следствием физической сути явления). Эта структура существует в так называемом фазовом пространстве, координаты которого — это независимые переменные, описывающие состояние динамической системы. Поэтому первая задача, с которой придется столкнуться при моделировании — это подходящим образом определить фазовое пространство. Для этого нужно выбрать некоторые характеристики системы в качестве фазовых переменных. После этого уже можно ставить вопрос о предсказании или экстраполяции. Как правило, во временных рядах, полученных в результате измерений, в разной пропорции присутствуют случайные флуктуации и шум. Поэтому качество модели во многом определяется ее способностью аппроксимировать предполагаемую структуру данных, отделяя ее от шума.

Что могут дать в этом отношении нейронные сети? В этой главе будет показано, что нейронные сети можно рассматривать как обобщение традиционных подходов к анализу временных рядов. Нейронные сети дают дополнительные возможности в моделировании нелинейных явлений и распознавании хаотического поведения.

Содержание Далее

Мониторинг ПАММ-счета «Keltner channel pamm»

Благодаря своей большой гибкости (на одной топологии можно реализовать много различных отображений), сети могут ухватывать самые разные структуры в фазовом пространстве.

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 («Fix-Contracts») от Альпари