Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61069
Название: | Прогнозирование финансовых временных рядов с использованием нейронных сетей |
Авторы: | Булыкина, Анастасия Александровна |
Научный руководитель: | Шинкеев, Михаил Леонидович |
Ключевые слова: | нейронная сеть; многослойный персептрон; прогнозирование; финансовые временные ряды; ошибка прогноза; neural networks; multilayer perceptron; prediction; financial time series; prediction error |
Дата публикации: | 2020 |
Библиографическое описание: | Булыкина А. А. Прогнозирование финансовых временных рядов с использованием нейронных сетей : магистерская диссертация / А. А. Булыкина ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. М. Л. Шинкеев. — Томск, 2020. |
Аннотация: | Разработан подход к проблеме прогнозирования, в основе которого лежат нейросетевые методы. Они отличаются своей способностью устанавливать нелинейные связи между будущими и фактическими значениями и хорошей масштабируемостью. В работе была определена архитектура нейронной сети и оптимизированы параметры сети. Используя многослойный персептрон и алгоритм обучения BFGS, в среде STATISTICA 10.0 были построены нейронные сети, позволяющие получить краткосрочные прогнозы котировок ценных бумаг на фондовом рынке для задач регрессии и классификации. In this paper, to solve the problem of predicting financial time series, neural network methods are considered, which differ from other models in their ability to establish non-linear relationships between future and actual values and good scalability. A neural network should be optimal in terms of internal structure, a way to control information flows between neurons. Using a multilayer perceptron and BFGS learning algorithm, neural networks were constructed in the STATISTICA 10.0 environment, allowing to obtain short-term forecasts of stock quotes on the stock market for tasks of regression and classification. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/61069 |
Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU930425.pdf | 4,3 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.