
Тип работы:	Предмет:	Язык работы:

Исследование применимости искусственных нейронных сетей для прогнозирования финансовых временных рядов

Работа №	78170
Тип работы	Дипломные работы, ВКР
Предмет	информационные системы
Объем работы	87
Год сдачи	2018
Стоимость	4850 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено	214

Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Содержание

Введение 8
1 Аналитическая часть 9
1.1 Анализ предметной области 9
1.2 Актуальность проблемы 15
1.3 Сравнение существующих методов 17
1.4 Постановка задачи 24
2 Экспериментальная часть 25
2.1 Формирование обучающей выборки 25
2.2 Прогнозирование на необработанных входных данных. Применение
регуляризации 28
2.2.1 Прогнозирование на сглаженных данных 43
2.2.2 Прогнозирование на процентных приращениях 46
2.4 Использование нейросетевого комитета 50
3 Информационная безопасность и защита информации 59
3.1 Краткая характеристика выполняемой работы 59
3.2 Характеристика защиты информации 59
3.3.1 Разграничение прав доступа и парольная политика 60
3.3.2 Хранение и защита информации. Резервное копирование 61
3.3.3 Защита от сетевых угроз и вредоносного по 61
3.4 Характеристики защиты информации для web-приложения с удаленным сервером приложений 63
3.4.1 Разграничение прав и парольная политика 63
3.4.2 Резервное копирование. Защита и хранение данных. Бесперебойная работа 65
3.4.3 Способ защиты от сетевых угроз 66
4 Обоснование экономической эффективности проекта 68
4.1 Расчёт затрат с учетом разработанной ИС 68
4.2 Расчёт доходов с учетом разработанной ИС 68
4.3 Определение экономического эффекта и срока окупаемости проекта 69
Заключение 71
Список источников информации 72
Приложение 73

Введение

В рамках современной рыночной экономике, возможность правильно спрогнозировать рынок позволяет провести высокодоходную инвестицию, и как следствие наедятся на высокую норму прибыли. В последнее время появилось множество систем - электронных торговых площадок, позволяющих получать прибыль с изменения направления рынка, инвестору без специального образования или высокого начального капитала.
Появление множество трейдеров без специальных знаний, привело к необходимости создания систем помощи принятия решений, называемых сигнальными, конечной целью которых является анализ рынка и формирование вывода о направлении его движения.
Проблема использования таких систем связана с их высокой себестоимостью, так как такая система является экспертной системой с продукционной базой знаний. данной дипломной работе рассматривается применимость аппарата искусственных нейронных сетей, с целью построение на их основе сигнальной системы. Выбор ИНС в качестве альтернативы продукционной базе знаний, обусловлен тем, что на практике задачу прогнозирования направления рынка хорошо решает человек, аппарат искусственных нейронных сетей - попытка смоделировать (с некоторыми условностями) поведение человеческого мозга в момент решения конкретной задачи. Предполагается, что в результате экспериментальной проверки существующих практик применения ИНС удастся создать логику прогнозирования на основе которой можно было бы построить сигнальную систему.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!

ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Курсовые Статьи Диплом Рязань

Заключение

Целью дипломной работы была экспериментальная проверка применимости отдельных практик использования ИНС в раках прогнозирования финансовых рядов, с целью поиска логики получения сигнала отличной от существующей в настоящий момент на рынке, для которой не требовалось бы привлечение эксперта на стадии проектирования для формирования базы знаний
В экспериментальной части были проведены ряд экспериментов с обучением ИНС согласно поставленной цели. Были получены графики аппроксимации и прогноза которые использовались для анализа результатов эксперимента.
В экспериментальной части 2.2 было рассмотрено применение необработанных данных финансового временного ряда для обучения ИНС с регуляризацией.
В экспериментальной части 2.2.1 и 2.2.2 были рассмотрены варианты перекодирования исходных данных с целью борьбы с шумом.
В экспериментальной части 2.3 было рассмотрено применение нейросетевого комитета с целью проверить его влияние на качество прогноза
В следующей части было предложено два варианта реализации результатов экспериментов в качестве web-приложения, представляющего собой сигнальную системы, а также рассмотрены методы защиты информации для каждого предложенного варианта
Последняя глава посвящена экономической эффективности сигнальной системы. В результате расчетов ЧДД и других экономических показателей, разработка ИС была оправдана с экономической точки зрения.
Конечным продуктом данной работы, является web-приложение, позволяющее пользователю инициализировать, обучать и использовать ИНС для прогнозирования финансовых временных рядов.

Литература

1. Э. Лефевр. Воспоминание биржевого спекулянта / Э.Лефевр - 3-е изд., перевод - П. Самсонов. :Поппури, 2018 г.
2. Фундаментальный анализ // Большая российская энциклопедия: [в 35 т.] / гл. ред. Ю. С. Осипов. — М.: Большая российская энциклопедия, 2004—
2017.
3. Ефремова Е.А, Дунаев Е.В Применение нейронных сетей для прогнозирования финансовых временных рядов. // Доклад ТУРСУРа, 2004,
- с. 192 - 196
4. Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И.И. — 2-е изд. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 576 с
5. Ежов А.А, Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. / А.А Ежов, С.А Шумский - М.: МИФИ, 1998. - с.224
6. Bernhard Scholkopf, Alexander J. Smola Learning with Kernels. Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. — MIT Press, Cambridge, MA, 2002
7. Подвальный Е.С, Маслобойщиков Е.В Особенности использования нейросетевого прогнозирования финансовых временных рядов. // Вестник Воронежского государственного технического университета, 2011, -с. 26 - 27
8. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация // Пер. с англ. Мир, 1985. -с.509
9. Каширина И.Л О методах формирования нейросетевых ансамблей в задачах прогнозирования финансовых временных рядов. // Вестник Воронежского государственного технического университета, 2009, -с. 116
- 117