Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка ценных бумаг
жно условно разбить на следующие этапы:
- подбор базы данных,
- выделение «входов» (исходные данные) и «выходов» (результаты
прогноза). Входами можно сделать цены открытия, закрытия, максимумы,
минимумы за какой-то период времени, статистика значений различных
индикаторов (например, индексы Доу Джонса, Никкей, комбинации курсов
валют, доходность государственных ценных бумаг, отношения
фундаментальных и технических индикаторов и др.), обычно выбирается от
6 до 30 различных параметров. Количество выходов рекомендуется делать
как можно меньше, но это могут быть цены открытия, закрытия,
максимумы, минимумы следующего дня,
- выделение в массиве данных тренировочных и экзаменационных участков,
- обучение нейросети: на этом этапе нейронная сеть обрабатывает
тренировочные примеры, пытается дать прогноз на экзаменационных
участках базы данных, сравнивает полученную ошибку с ответом,
имеющимся в примере (базе данных), а также с ошибкой предыдущего этапа
обучения и изменяет свои параметры так, чтобы это изменение приводило
к постоянному уменьшению ошибки.
- введение срока прогноза,
- получение значения прогнозируемых данных на выходе нейросети.” [1]
Список использованной литературы
1.www.rcb.ru
2. Джон Дж. Мэрфи Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика.
– М.: Диаграмма, 2000 г.
3. Эрлих А.. Технический анализ товарных и финансовых рынков. – М.: ИНФРА-
М, 1996 г.
4. Бердникова Т.Б. Рынок ценных бумаг и биржевое дело. – М.: ИНФРА-М, 2002.
5. Бердникова Т.Б. Прогнозирование экономического и социального развития. –
Белгород, 1991.
6. Бердникова Т.Б. Рынок ценных бумаг. – М.: ИНФРА-М, 2002
7.Бланк И. Финансовый рынок. Т.1 – Киев, 2000
8. Бестужев-Лады И.В. Рабочая книга по прогнозированию. – М.: Мысль, 1982
| | скачать работу |
Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка ценных бумаг |