Главная » Просмотр файлов » neironne_seti_i_neirokompjuter

neironne_seti_i_neirokompjuter (1085713), страница 8

Файл №1085713 neironne_seti_i_neirokompjuter (Учебник - Нейронные сети и нейрокомпьютеры (Круг П.Г.)) 8 страницаneironne_seti_i_neirokompjuter (1085713) страница 82018-01-12СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 8)

Общая результативностьпрогноза по сравнению с системами, использующими стандартныестатистические подходы, улучшилась на 19,0 %.Оптимальное распределение свободных средств банка междуразличными финансовыми рынкамиУспешное прогнозирование поведения как финансовых рынков вцелом, так и их отдельных инструментов позволяет банку эффективнееуправлять имеющимися в его распоряжении средствами.Задача оптимального распределения свободных средств междуразличными финансовыми рынками и их инструментами встает передбанком ежедневно.

Любой банк имеет в своем распоряжении «портфель»,куда могут входить различные ценные бумаги и валюта. Принципформирования портфеля - получение прибыли с вложенного в финансовыеинструменты капитала не ниже некоторого фиксированного уровня приминимальном для этого уровня риске.Ежедневно могут происходить следующие взаимоисключающиепроцессы: поступление денежных средств для их вложения в финансовыеинструменты и отток денежных средств для выполнения обязательств банка.То есть существуют следующие причины для изменения состава портфеля:§ с течением времени отдельные финансовые инструменты начинаюттерять свою привлекательность и необходимо выполнить оптимальное(доходность не ниже фиксированного уровня, риск - минимальный)перераспределение средств между финансовыми инструментамивнутри портфеля;§ банку необходимо выполнить некие требования, для чего реализуетсянекоторое количество финансовых инструментов, входящих впортфель, на определенную сумму; естественно, что финансовыеинструменты должны быть выбраны таким образом, чтобыхарактеристики портфеля по возможности не ухудшились;§ у банка увеличился объем свободных денежных средств и необходимопроизвести их оптимальное распределение между различнымифинансовыми инструментами.Независимо от причины и механизма изменения состава портфелярасчет выгодности этих изменений производится на фиксированную дату,называемую горизонтом портфеля.Исходными данными для задачи оптимального распределениясвободных средств между различными финансовыми рынками и ихинструментами являются либо результаты долгосрочного прогноза для всехрассматриваемых инструментов, либо вероятностный анализ поведениярассматриваемых инструментов в сходных рыночных ситуациях.39PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comВыбор финансового инструмента с максимальной предполагаемойдоходностью не составляет большого труда, но задача усложняетсянеобходимостью учитывать риск предполагаемых вложений, т.е.возможность инструмента не реализовать эту доходность.

Как правило, чемвыше доходность, тем выше риск, и снижение риска ведет к снижениюдоходности. Поэтому при планировании распределения средств банкарассматриваются две задачи:§ вложение средств с минимальным риском;§ вложение средств с доходностью не ниже фиксированного уровня иминимальным для этого уровня риском.Классическим примером снижения риска портфеля в целом являетсясочетание в нем инструментов с отрицательным коэффициентомкорреляции.Поступление данных в систему.

В программном продукте,применяемом в Промстройбанке, реализован автоматизированный ввод внейронную сеть новой информации из следующих источников:§ информационно-торговые данные агентства REUTERS;§ торговые данные с площадок ММВБ и РТС;§ прочие данные с использованием ручного ввода.Выбор и подготовка данных для участия в прогнозе. Задача данногоэтапа прогнозирования – выбор из более чем 200 видов информационноторговых данных наиболее значимых влияющих факторов для прогнозаинтересующей стоимостной величины некоторого финансового инструментаили группы финансовых инструментов. Первичный выбор влияющихфакторов осуществляется специалистом и зависит от его опыта и интуиции,в виду того, что автоматизация этого процесса, как правило, неэффективна.В помощь специалисту предоставляются инструменты технического анализав виде графиков, анализируя которые можно уловить скрытые взаимосвязи.Специалист также может использовать доступные ему матрицы корреляциии ковариации для указанной выборки влияющих факторов и прогнозируемойвеличины, однако, с помощью матриц корреляции и ковариации не удаетсяуловить нелинейную, редко возникающую зависимость, которая, тем неменее, может оказать существенное влияние на прогнозируемую величину.После осуществления прогноза аналитик может определитьзначимость участвовавших в нем влияющих факторов по изменениюфункции оценки и выходных сигналов системы с целью окончательнойкоррекции участвующих в прогнозе влияющих факторов.Достаточно часто возникает ситуация, когда в качестве влияющегофактораилипрогнозируемойвеличиныполезноиспользоватьинформационно-торговые данные в преобразованном с помощью некоторойфункции виде.

Например, в качестве значимого влияющего фактора припрогнозе цены часто используется та же самая цена, но с однодневным40PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comсдвигом. Поэтому для преобразования влияющих факторов ипрогнозируемых величин был определен ряд операций, которые можноприменять в любой последовательности. Кроме того, с помощьюсоответствующих последовательностей данных операций реализуются всенаиболее популярные инструменты технического анализа.Процесс определения величин, участвующих в прогнозе, как вкачестве значимых влияющих факторов, так и в качестве прогнозируемойвеличины, является наиболее субъективным и трудоемким.

И, естественно,нет необходимости повторять его каждый день для всех интересующиханалитика финансовых инструментов. Существует возможность сохраненияперечня выбранных влияющих факторов, участвующих в прогнозе, ивыполненных с ними преобразований для некоторого финансовогоинструмента или группы инструментов.1.5.3. Применение нейронных сетей для прогнозирования курсоввалютПример прогнозирования валютных курсов швейцарского франка кдоллару и швейцарского франка к немецкой маркеТакое моделирование с использованием нейронных сетей и технической базы Sun SPARCstation LX провели специалисты компании Logica позаказу банка Chemical Bank.

Выбор именно этих валют в то время объяснялся высоким уровнем подвижности первого соотношения и малым –второго (до кризиса в 1993 году). Данные о динамике кросс-курсов этихвалют собирались с 1 октября 1992 года по 1 октября 1993 года, при этомценовые прогнозы характеризовались пятью категориями: большой рост,малый рост, без изменений, малый спад, большой спад. В итоге применяемаянейронная сеть позволила синтезировать прогноз за вышеупомянутыйпериод 55,0 % данных, совпавших с реальными, по первому соотношениювалют и 23,0 % – по второму.Пример прогнозирования курса украинского карбованца к долларуСледующий пример иллюстрирует результаты прогнозирования курсаамериканского доллара по отношению к украинскому карбованцу(UKB/USD).Исследования проводились на основе модели сети с обратнымраспространением. Целью экспериментов было прогнозирование курсаUKB/USD.

Для достижения данной цели было проведено исследованиевлияния представления исторических и прогнозируемых данных на ошибкупрогнозирования. Также были рассмотрены вопросы влияния структурынейронной сети на скорость обучения и ошибку прогнозирования. При этомставились следующие задачи:§ поиск значимых влияющих факторов;§ поиск оптимального представления статистических данных о курсе;§ поиск оптимального представления результата прогнозирования;41PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com§ поиск оптимального размера окна «скольжения»;§ поиск оптимальной структуры сети.Прогнозирование курса UKB/USD проводилось на основе временнойпоследовательности ежедневных данных о курсе.

Такой подход кпрогнозированию основан на идее американских экономистов, что дляпрогнозирования некоторых экономических показателей вполне достаточноисследования истории их изменения. Успешное применение данногоподхода другими исследователями для прогнозирования курсов DM/USD иSUR/USD позволяет надеяться на успех прогнозирования UKB/USD.Исходными данными для экспериментов служили ежедневные измерения курса UKB/USD с 15.06.93 по 26.06.95 всего 842 измерений (данныевзяты из архивов банка Porto-Franco).

Прогнозировалось среднее значениекурса за день (среднее арифметическое дневных курсов покупки ипродажи).Каждый из экспериментов состоял из несколько этапов:1. Формирование обучающей выборки. На этом этапе определялся видпредставленияисторическихипрогнозируемыхданных,осуществлялосьформированиеблокапредставительских(обучающих) выборок. Большинство проведенных экспериментовбыло направлено на прогноз не фактического курса валют, а егоотносительного изменения:sKt = (Kt+1 - Kt)/Kt .(1.1)2. Обучение нейронной сети с использованием сформированного напервом этапе блока обучающих выборок. Качество обученияхарактеризовалосьошибкой обучения,определяемой каксуммарное квадратичное отклонение значений на выходахнейронной сети в обучающей выборке от реальных значений,полученных на выходах нейронной сети.

Характеристики

Тип файла
PDF-файл
Размер
1,58 Mb
Тип материала
Высшее учебное заведение

Список файлов книги

Учебник - Нейронные сети и нейрокомпьютеры (Круг П.Г
Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6384
Авторов
на СтудИзбе
308
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее