Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейронных сетей

Целью данной работы является изучение опыта специалистов в области прогнозирования финансовых рынков с использованием искусственных нейросетей, а также разработка собственных подходов к прогнозированию рынка FOREX и проектированию торговых систем, пригодных для использования в торговом зале.
Для достижения поставленной цели в дипломной работе решаются следующие задачи:
а) проведение обзора специализированной литературы, ресурсов глобальной сети Интернет, а также рынка программных средств, реализующих нейросетевые принципы для решения задач прогнозирования;
б) постановка и выполнение оптов с целью определения этапов процесса решения задачи прогнозирования, которые нуждаются в автоматизации; сделать выводы по результатам опытов

ВВЕДЕНИЕ 7
1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ 10
1.1. СОВРЕМЕННЫЕ ФИНАНСОВЫЕ РЫНКИ. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ВАЛЮТНЫЙ РЫНОК FOREX 10
1.2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ 12
1.2.1. Прогноз и цели его использования 12
1.2.2. Основные понятия и определения проблемы прогнозирования 13
1.2.3. Методы прогнозирования финансовых рынков 17
1.2.4. Использование систем с искусственной «памятью» для решения задач прогнозирования 22
1.3. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 24
1.3.1. Биологические нейронные сети 24
1.3.2. Математическая модель нейрона, искусственные нейросети 26
1.3.3. Основополагающие принципы нейровычислений 29
1.3.4. Обучение искусственных нейронных сетей 31
1.3.5. Задача прогнозирования с использованием технологии нейровычислений 33
1.4. ОБЗОР ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ, РЕАЛИЗУЮЩИХ АЛГОРИТМЫ НЕЙРОВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 35
2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЫНКА FOREX С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ 42
2.1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ 42
2.2. ОПИСАНИЕ ТЕКУЩЕЙ РЫНОЧНОЙ СИТУАЦИИ. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ВХОДНЫХ ДАННЫХ 45
2.2.1. Перемасштабирование графика цены в единичный интервал 45
2.2.2. Описание рыночной ситуации при помощи приращений котировок 47
2.2.3. Обобщение значений индикаторов технического анализа 51
2.3. ПРОГНОЗИРУЕМЫЕ ВЕЛИЧИНЫ. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ВЫХОДНЫХ ДАННЫХ 53
2.3.1. Классификация рыночных ситуаций. Шаблон максимальной прибыли 53
2.3.2. Аппроксимация прогнозируемых величин. Сглаженный шаблон максимальной прибыли 58
2.3.3. Классификация рыночных ситуаций по достижимости значимых уровней. 61
2.2.4. Аппроксимация отношения текущего положения цены к коридору будущих цен 62
2.4. ОБУЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ 63
2.4.1. Нейросетевой индикатор для прогнозирования рынка евро/доллар 63
2.4.2. Классификация рыночных ситуаций 76
2.4.3. Оценка положения текущей цены в коридоре будущих котировок 80
2.4.4. Оценка достижимости ценой значимых уровней 82
2.4.5. Прогнозирование максимального и минимального уровней цены на один период вперед 85
2.4.6. Выводы 87
2.5. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ СХЕМА СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 89
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 96
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 98
ПРИЛОЖЕНИЯ 102