КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Практическое применение нейросетевых технологий
Применение нейросетевых технологий целесообразно при решении задач, имеющих следующие признаки: отсутствие алгоритмов решения задач при наличии достаточно большого числа примеров; наличие большого объема входной информации, характеризующей исследуемую проблему; зашумленность, частичная противоречивость, неполнота или избыточность исходных данных. Нейросетевые технологии нашли широкое применение в таких направлениях, как распознавание печатного текста, контроль качества продукции на производстве, идентификация событий в ускорителях частиц, разведка нефти, борьба с наркотиками, медицинские и военные приложения, управление и оптимизация, финансовый анализ, прогнозирование и др. В сфере экономики нейросетевые технологии могут использоваться для классификации и анализа временных рядов путем аппроксимации сложных нелинейных функций. Экспериментально установлено, что модели нейронных сетей обеспечивают большую точность при выявлении нелинейных закономерностей на фондовом рынке по сравнению с регрессионными моделями. Рассмотрим решение задачи прогнозирования цены закрытия на завтра по акциям некоторого предприятия X. Для моделирования воспользуемся данными наблюдений за месяц. В качестве исходных данных можно использовать индикаторы Dow Jones, NIKKEI, FTSE100, индексы и акции российских компаний, «сезонные» переменные и др. Относительный показатель однодневной доходности предприятия можно определить из соотношений: Ri = где ∆Pi — оценка операции «вчера купил, сегодня продал»; - ∆Pi — оценка операции «вчера продал, сегодня купил»; Pi — значение выбранного показателя доходности в i -й день; Pi-1 — значение показателя в (i-1)-й день;
Итоговая доходность за установленный интервал времени (n дней) рассчитывается по формуле R = . Результаты оценки доходности предприятия с использованием различных моделей ИНС, а также доходов «идеального» трейдера приведены ниже.
Дата добавления: 2014-01-11; Просмотров: 458; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |