Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ОСОБЕННСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ КУРСОВ АКЦИЙ

Работа №85588

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

ценные бумаги

Объем работы83
Год сдачи2017
Стоимость4900 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
150
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 5
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСОБЕННСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ
СЕТЕЙ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ КУРСОВ АКЦИЙ 7
1.1 Особенности акций и рынка ценных бумаг 7
1.2 Факторы, влияющие на котировки акций 25
1.3 Технологии для прогнозирования и анализа курсов акций 27
2. АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОНЫХ СЕТЕЙ ПРИ
ПРОГНОЗИРОВАНИИ КУРСОВ АКЦИЙ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ И ЗАРУБЕЖНЫХ КОМПАНИЙ 37
2.1 Сравнительный анализ моделей нейронных сетей при прогнозировании
курса акций компаний ПАО «Роснефть» и «ExxonMobil» 37
2.2 Прогнозирование курсов акции компании ПАО «Ростелеком» 37
2.3 Прогнозирование курсов акции компании «Apple» 62
3. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И
АНАЛИЗ КУРСОВ АКЦИЙ 67
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 80
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 82

Современные западные методы технического анализа создавались и тестировались на развитых фондовых рынках в ситуации, когда никто из участников в отдельности не может повлиять на ход торгов, а колебания цен объясняются лишь коллективными действиями этих участников. В отличии от этой, идеальной с точки зрения технического анализа ситуации, российский рынок, как и любой развивающийся рынок, подвержен сильному влиянию со стороны крупных, в основном иностранных инвесторов. Это прежде всего относится к формированию среднесрочных трендов, в связи с чем предсказание тенденций на несколько недель и месяцев вызывает особые трудности для технического анализа.
Российский рынок акций характеризуется небольшими объемами, незначительной ликвидностью и высокой степенью всех рисков. Эти причины снижают эффективность применения методов анализа рынка ценных бумаг. Но учет ряда специфических особенностей может частично этому противостоять.
Россия уже интегрирована в систему мировой экономики и ее спекулятивный фондовый рынок сильно подвержен влиянию со стороны иностранных инвесторов и внешнеполитических экономических факторов. Поэтому необходимо анализировать не только показатели российской экономики, но и экономическую ситуацию во всем мире, а также ситуацию на ведущих фондовых рынках, прежде всего США.
Учитывая вышесказанное, применению нейросетевого анализа нужно уделять особое внимание.
Цель исследования состоит в оценке эффективности применения нейронных сетей при прогнозировании курсов акции компаний.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих основных задач:
- рассмотреть теоретические основы использования нейронных сетей при прогнозировании курсов акции компаний;
- исследовать практику нейронных сетей при прогнозировании курсов акции компаний
- выявить проблемы и представить перспективы использования нейронных сетей при прогнозировании на российском рынке ценных бумаг.
Объектом исследования является российский рынок ценных бумаг.
Предметом исследования являются метод нейронных сетей при прогнозировании курсов акции компаний.
Теоретической основой являются работы российских исследователей и практиков в области прогнозирования цен рыночных активов, системной торговли, а также создания, оценки и практического применения алгоритмических торговых систем.
В ходе выполнения исследования изучены российские законодательные и нормативные акты, материалы научных конференций, проанализированы статистические, справочные и аналитические материалы отечественных и зарубежных институтов, фондовых бирж и инвестиционных банков.
В качестве методологической основы исследования использовались методы финансового, статистического и корреляционного анализа данных.
Теоретическая значимость работы заключается в развитии аппарата прогнозирования цен рыночных активов и определения рыночной неэффективности.
Практическая значимость состоит в рассмотрении метода прогнозирования цен рыночных активов, позволяющего достигать положительных результатов совершения высокочастотных операций.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В заключение хочется отметить, что использование нейронных сетей во всех областях человеческой деятельности, в том числе в области финансовых приложений, движется по нарастающей. С уверенностью можно полагать, что появление столь мощного и эффективного инструмента не перевернет финансовый рынок, и не «отменит» традиционные математические и эконометрические методы технического анализа, или сделает ненужной работу высококлассных экспертов. В качестве нового эффективного средства для решения самых различных задач нейронные сети приходят и используются теми людьми, которые их понимают, которые в них нуждаются и которым они помогают решать многие профессиональные проблемы
Результаты применения нейронных сетей для решения задач прогнозирования курсов валют в данной работе показали, что статическая нелинейная система может быть обучена так, чтобы выполнять анализ валютных рынков и прогнозировать курсы валют. В половине из описанных в работе опытов, были получены результаты, на основе которых разработаны прибыльные стратегии торговли. Можно заключить, что работа по созданию собственной автоматизированной системы прогнозирования имеет перспективы и может быть продолжена.
Среди моделей, построенных в данной работе, наилучшие результаты при прогнозировании цены акции компании ExxonMobil показала модель авторегрессии - распределенного лага, средняя абсолютная процентная ошибка которой в 3 раза ниже ошибки остальных моделей.
Для прогнозирования цены акции компании Роснефть наилучшее качество прогноза удалось получить, построив модель на основе искусственных нейронных сетей. При этом, второй по качеству оказалась модель рекуррентных нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью, особенностью которой является умение забывать часть бесполезной информации, а также перестраиваться, изменяя веса сети, с течением времени. При этом, рекуррентная нейронная сеть использовала всего лишь один предиктор - значения цены акции за прошлые периоды времени, которого, как оказалось, может хватить для довольно устойчивого прогноза (MAPE = 0,037).
Сегодня многие крупные фирмы и частные лица имеют собственные разработки в области технологий прогнозирования с использованием ИНС, но они не торопятся обнародовать их, предпочитая получать доход от непосредственного использования своих систем.
Однако, нужно учитывать тот факт, что хотя нейросеть и является механизмом, способным решить широкий класс задач, но правила управления этим механизмом пока что находятся на уровне догадок и эвристических соображений. Таким образом, прежде чем описанные в работе методики можно будет использовать для торговли на реальном рынке, необходимо провести дополнительные исследования.



1. Федеральный закон от 22.04.1996 N 39-ФЗ (ред. от 21.07.2014, с изм. от 29.12.2014) «О рынке ценных бумаг» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2015) // «Российская газета», N 79, 25.04.1996.
2. Акелис Стивен Б. Технический анализ от А до Я: Пер. с англ. - М.: Евро, 2010. - 376 с.
3. Аппель Дж. Технический анализ. Эффективные инструменты для активного инвестора. - СПб.: Питер, 2010. - 304 с.
4. Берзон Н.И., Володин С.Н. Оценка финансовых активов по критерию «риск-доходность» с учетом длительности инвестирования // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2010. - Т. 14. - С. 311-326.
5. Биржевая торговля: учебно-практическое пособие / А.А. Дозоров; ООО «Компания «Брокеркредитсервис». - М.: Брокеркредитсервис, 2014 - 256 с.
6. Бурыкин Д.В. Модели технического анализа на российском рынке
ценных бумаг. Электронный ресурс. Режим доступа:
[http: //www. forex4free.ru/art008. html].
7. Бучко Ю.В. Оптимизация алгоритмических торговых систем фондового рынка // Фондовый рынок: Тенденции развития в посткризисный период. - М.: Бизнес Элайнмент, 2011. - С. 46-54.
8. Вильямс Б. Новые измерения в биржевой торговле; как извлечь прибыль из хаоса: рынки акций, облигаций и фьючерсов. - М.: Альпина Паблишер, 2013. - 156 с.
9. Володин С.Н., Баулин А.Г. Эффективность технического анализа на различных временных горизонтах инвестирования // Фондовый рынок: современное состояние, инструменты и тенденции развития. - М.: Бизнес Элайнмент, 2012. - С. 45-55.
10. Джонс Р. Биржевая игра: сделай миллионы, играя числами. - М.: ИК Аналитика, 2012. - 226 с.
11. Дьяконова Д.О., Володин С.Н. Применимость технического анализа для акций, различающихся по ликвидности // Фондовый рынок: современное состояние, инструменты и тенденции развития. - М.: Бизнес Элайнмент, 2012. - С. 77-89.
12. Закарян И.О. Практический интернет-трейдинг: как работать на рынках акций, опционов, фьючерсов и Forex через Интернет. - 3-е изд. доп. - М.: SmartBook И-трейд, 2011. - 384 с.
13. Кан М.Н. Технический анализ. - Спб.: Питер, 2012. - 141 с.
14. Кац Дж. О., МакКормик Д. Л. Энциклопедия торговых стратегий/Пер, с англ. - М.: Альпина Паблишер, 2012. - 400 с
15. Колби Р. Энциклопедия технических индикаторов рынка / Роберт Колби; Пер. с англ. - 2-е изд. - М.: «Альпина Бизнес Букс», 2011. - 837 с.
16. ЛеБо Чарльз, Лукас Д. В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков: Пер. с англ. - М.: АЛЬПИНА, 2011. - 304 с.
17. Ливермор Дж. Торговля акциями. Классическая формула тайминга, управления капиталом и эмоциями. - СПб.: Питер, 2010. - 304 с.
18. Лужбин А.А. Интернет-трейдинг для частных инвесторов: формы и инструменты будущего // Рынок ценных бумаг. - 2011. - №10. - С.13 - 15
19. Лукасевич И.Я. Анализ операций с ценными бумагами с Microsoft
Excel. Электронный ресурс. Режим доступа:
[http://www.cfin.ru/finanalysis/inexcel/index.shtml].
20. Майоров С. Алгоритмическая торговля - за и против // Биржевое обозрение. - 2010. - № 1 (73). - С. 9-18.
21. Майоров С. О современных тенденциях развития торговых технологий // Биржевое обозрение. - 2013. - № 10 (70). - С. 14-16
22. Маркман Й. Свинг-трейдинг: мощные стратегии уменьшения риска и увеличения прибыли. - М.: СмартБук, 2013. - 352 с.
23. Методический материал для практической части курса «Основы биржевого дела» / НОУ «Учебный центр БКС». - М.: НОУ «Учебный центр БКС», 2011. - 60 с.
24. Моррис Л.Грегори. Японские свечи: метод анализа акций и фьючерсов, проверенный временем: [пер. с англ.] / Грегори Л.Моррис. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2011. - 312 с.
25. Мэрфи Дж.Дж. Межрыночный технический анализ. - М.: Диарама,
2013. - 317 с.
26. Найман Э.-Л.Малая Энциклопедия Трейдера. - М.:ВИРА-Р Альфа Капитал, 2013. - 236 с.
27. Нейросети: работа над ошибками. Электронный ресурс. Режим доступа: [http://www.forexman.info/articles/660/].
28. Нисон С. Японские свечи: графический анализ финансовых рынков. Перевод с англ. Дозорова Т., Волкова М. - М.: Евро, 2011. - 352 с.
29. Основы методов анализа финансовых рынков (базовые методы).
Электронный ресурс. Режим доступа:
[http://www.tradefate. com/index.php?option=com_content&view=article&id=237:20 11 -03-24-21 -43-21&catid=46:2013-12-07-12-51-20&Itemid=75].
30. Ошкадеров О.В. Сравнительная характеристика фундаментального и технического анализа финансового рынка // Молодой ученый. - 2010. - №15. - С.169-172
31. Пректер Р.Р., Фрост А.Дж. Волновой принцип Эллиотта. Ключ к поведению рынка. - М.: Альпина Паблишер, 2012. - 268 с.
32. Развитие Интернет-трейдинга. Электронный ресурс. Режим доступа: [http: //www. bre.ru/risk/430. html].
33. Регламент оказания услуг на рынке ценных бумаг Общества с
ограниченной ответственностью «Компания Брокеркредитсервис».
Электронный ресурс. Режим доступа:
[http://bcs.ru/broker/products/regulations.asp].
34. Романов А.А. Биржи на распутье (Индекс ММВБ падает, РТС -
растет). Электронный ресурс. Режим доступа:
[http://placeon.ru/2011/10/10/birzhi-na-raspute-indeks-mmvb-padaet-rts-rastet.html].
35. Рынок ценных бумаг (технический анализ): Учеб. пособие / Гаврилов А. Е., Логинова В. А. Баянова Ю. А., Смелова Т. А. / ВолгГТУ, - Волгоград,
2014. - 170 с.
36. Рынок ценных бумаг: Учебник / Под ред. В.А. Галанова, А.И. Басова.
- 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2014. - 448 с.
37. Рынок ценных бумаг: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям / под ред. Е.Ф. Жукова. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2013. - 567 с.
38. Рычков В.В. Теория и практика работы на российском рынке акций. Самоучитель игры на бирже. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2010. - 320 с.
39. Тарифы на обслуживание на рынке ценных бумаг Общества с
ограниченной ответственностью «Компания Брокеркредитсервис».
Электронный ресурс. Режим доступа:
[http://bcs.ru/broker/products/regulations.asp].
40. Технический анализ для начинающих (Серия Reuters для финансистов) / Пер. с англ. - М.: Альпина Паблишер, 2010 - 184
41. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика / Д.Д. Мерфи; пер. с англ. под ред. И. Самотаева. - М.: Евро, 2011. - 588 с.
42. Технический анализ: производственно-практическое издание / М. Н. Кан; Пер. с англ.: Н. Левкина, С. Смирнов. - СПб.: Питер, 2013. - 282 с.
43. Технический анализ: эффективные инструменты для активного инвестора: [пер. с англ.] / Джеральд Аппель. - СПб. [и др.]: Питер, 2012. - 302 с.
44. Томас Р. Демарк. Технический анализ - новая наука. - М.: Евро, 2011.
- 288 с.
45. Уровни Фибоначчи: там, где лежат деньги / НП «Форекс Клуб». - М.: Форекс Клуб, 2011. - 268 с.
46. Шашев С.В. Прогнозирование цен с помощью нейронных сетей. Электронный ресурс. Режим доступа: [http://articles.mql4.com/ru/395].
47. Швайгер Джек. Технический анализ. Полный курс. - М.: Альпина Паблишер, 2012. - 768 с (2).
48. Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже / пер. с англ. М.Волковой, А.Волкова. - М.: Диграмма, 2010. - 352 с.
49. Элдер А. Трейдинг с доктором Элдером: энциклопедия биржевой игры. - М.: Альпина Паблишер, 2013. - 488 с.
50. Эрлих А.А. Технический анализ товарных и финансовых рынков: Прикладное пособие. - 2-е изд. - М.: ИНФРА-М, 2011. - 176 с.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ