Библиотека материалов по теме выпускной работы

Тематические статьи

1. Прогнозирование динамики цен на фондовом рынке

   Авторы: А.А Мицель, Е.А. Ефремова

   Описание: На основе аппарата нейронных сетей проводится исследование задачи прогнозирования динамики цен на фондовом рынке, рееализована автоматизированная система, позволяющая моделировать параметры сети.

   Источник: Мицель А.А. Прогнозирование динамики цен на фондовом рынке / А.А Мицель, Е.А. Ефремова // Известия ТПУ. – 2006, №8. – С. 309–314.

2. Нейропрогнозирование финансовых временных рядов и построение прибыльной торговой стратегии

   Авторы: Ю.А. Куперин, А.Ю. Федотов

   Описание: В данной работе рассмотрены различные методы предсказания финансовых временных рядов при помощи искусственных нейронных сетей. В результате был получен статистически качественный незапаздывающий прогноз цен акций некоторых российских и американских компаний. Также был выполнен прогноз технического индикатора MAD, на основе которого была построена торговая стратегия. Ее прибыльность составила 72.7% годовых без применения нейропрогноза и 82.1% годовых с использованием нейропрогноза. Было показано, что в течение 5.25 года тестирования стратегии она приносила стабильный доход независимо от поведения рынка.

   Источник: Куперин Ю.А., Федотов А.Ю. Нейропрогнозирование финансовых временных рядов и построение прибыльной торговой стратегии // Научная сессия МИФИ–2006. НИИ Физики Санкт–петербургского Государственного Университета. Нейроинформатика – 2006. Часть 2 Модели адаптивного поведения. Применение нейронных сетей. Применение нейронных сетей. Теория нейронных сетей, С. 95–99

3. Анализ существующих торговых роботов

   Авторы: Д.А. Домащенко

   Описание: Проведен анализ существующих торговых стратегий и идентификаторов торговли, сформулированы основные требования к разрабатываемому торговому роботу, определена структура создаваемой системы, выделены элементы, подсистемы и механизмы их взаимодействия.

   Источник: Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС и КМ – 2013) / Материалы IV международной научно–технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. – Донецк, ДонНТУ – 2013, Том 1, с. 538–543.

4. Использование генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей

   Авторы: Е.А. Шумков, И.К. Чистик

   Описание: В статье показаны способы поиска субоптимальных нейронных сетей с помощью генетических алгоритмов.

   Источник: Научный журнал КубГАУ № 91(07), –2013.

5. Прогнозирование динамики ценовых индексов на фондовом рынке

   Авторы: Л.С. Овечкина, А.И. Секирин

   Описание: Опысывается разрабатываемая компьютеризированная система для прогнозирования динамики ценовых индексов на фондовом рынке для эффективного принятия решения об инвестировании средств в ту или иную отрасль производства и снижения инвестиционного риска.

   Источник: Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг (ИУС и КМ – 2014) / Материалы V международной научно–технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. – Донецк, ДонНТУ – 2014, Том 1, с. 134–139

6. Основные подходы при создании рекомендательных систем

   Авторы: Григорьев А.В., Заплетин Е.А.

   Описание: Рассмотрена классификация подходов для создания рекомендательных систем. Определено назначение и преимущества каждого из подходов. Определены основные проблемы при реализации данных подходов.

   Источник: Материалы студенческой секции VI Международной научно–технической конференции Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ – 2015). – Донецк: ДОННТУ, 2018. – С. 64–70.

7. Прогнозирование Стамбульской фондовой биржи Индекс National 100 с использованием искусственной нейроной сети

   Авторы: Birol Yildiz, Abdullah Yalama, Metin Coskun

   Описание: В статье рассмотрены искуственные нейронные сети и экспериментально были выбраны лучшие параметры для построения ИНС для прогнозирования Стамбульской фондовой биржи Индекс National 100.

   Источник: Международный журнал стратегических наук о принятии решений (IJSDS) 2018.

8. Прогнозирование котировок на финансовых рынках с помощью искусственных нейронных сетей

   Авторы: Ю. Сафронов

   Описание: Статья посвящена анализу фондового рынка а также описан алгоритм прогнозирования на основе нейронных сетей. В качестве нейронной сети используется многослойный персептрон.

   Источник: Ю. Сафронов, Прогнозирование котировок на финансовых рынках с помощью искусственных нейронных сетей, Банкаўскі веснік, кастрычнік 2016

9. Прогнозирование цен закрытия акций apple с помощью искусственных нейронных сетей

   Авторы: М. О. Паньков

   Описание: Статья посвящена прогнозирования цен акций apple с помощью искусственных нейронных сетей. Автором производился перебор архитектур сети, а также выбор иных характеристик, функций активации или стандартизации исходных данных.

   Источник: Научно–практический журнал «Финансы и Бизнес»

Переводы статей

10. Прогнозирование временных рядов: Прогнозирование цены акций

    Авторы: Aaron Elliot, Cheng Hua Hsu

    Описание: В этой статье представлено четыре модели для прогнозирования цены акций с использованием входных данных временных рядов индекса S&P 500.

    Источник (англ.): arXiv:1710.05751v2 [stat.ML] - 2017.