Вычислительная нейронная сеть для прогноза курса валют.

Характер рынка валютных операций, как впрочем, и любого другого, связан с его формальными и неформальными установками, а также сложившейся практикой, предвзятыми мнениями, тенденциями и психологическими барьерами. Все это делает возможным существование закономерностей в поведении рыночных цен, и эти закономерности можно предсказать. Нейрон¬ные сети предлагают совершенно новые многообещающие возможности для инвесторов, которым по роду своей деятельности приходится решать задачи в условиях небольших априорных знаний о среде. Главная задача любого инвестора — купить дешевле и продать дороже.

---

Если не знаете, где заказать отчет по преддипломной практике в Хабаровске , зайдите на Work5.

---

. Чем выше изменчивость цен актива, тем больше имеется возможностей для проведения выигрышных стратегий торговли, но они сопряжены с высоким риском. Ключевым вопросом при этом является определение направления, величины и волатильности (изменчивости) будущих цен на основе прошлых данных. Нейросетевые технологии активно применяются в задачах финанс-ового анализа уже более 10 лет. На фоне постоянно изменяющейся динамики рынка интерес к ним не только не ослабевает, а растет с каждым годом. Нейрон¬ные сети хорошо работают в условиях резких движений цен, зашумленности и противоречивости данных и являются отличным дополнением к классическому техническому анализу, который на современных рынках все чаще перестает работать или выдает противоречивые сигналы. В связи с этим, целью дипломной работы является создание нейросетевого програм¬много обеспечения для анализа и прогноз¬ирования котировок на валютном рынке. Для достижения цели имеют место следующие задачи: 1. Разработать нейрон¬ную сеть, функционирующую на основе алго-ритма градиентного спуска. 2. Реализовать базовый набор алго¬ритмов математической обработки временных рядов в виде индикаторов для проведения технического анализа данных. 3. Провести анализ котировок по валютной паре евродоллар, в ходе которого выявить состоятельность и применимость нейрон¬ной сети. Дипломная работа состоит из введения, трех глав, заключения, содержит список литературных и электронных источников информации, 1 приложения. Первая глава посвящена рассмотрению общей структуры рынка Forex. Описаны основные характеристики, свойства рынка, и его участники. Предложен комплекс компьютерных програм¬м, реализующих технологии анализа рынка. Изложены мето¬ды решения задачи прогноз-ирования. Во второй главе приводится описание современных нейросетевых технологий. Рассматриваются основные структуры и назначение нейросетевых моделей. Описаны принципы разработки, обучения и оценки эффективности. Третья глава содержит описание интерфейса и функциональных возможностей разработанного програм¬много комплекса. Приведены результаты анализа котировок по паре EUR\USD.

В результате проведенного исследования были решены следующие задачи. Разработана нейрон¬ная сеть, функционирующая на основе алго-ритма обратного распространения ошибки. Реализован базовый набор алго¬ритмов математической обработки временных рядов в виде индикаторов для проведения технического анализа данных. Проведен анализ котировок по валютной паре евродоллар, в ходе которого выявлена состоятельность и применимость нейрон¬ной сети. К основным функциональным возможностям разработанного програм¬много комплекса относятся следующие: Ввод исходных данных; Предварительная обработка данных и настройка параметров сети; Обучение нейрон¬ной сети; Графическое представление временного ряда котировок и построение по нему индикаторов; Составление прогноз¬а. Програм¬мный комплекс может быть использован инвесторами для проведения краткосрочного прогноз¬ирования курсов валют. Возможна доработка програм¬много комплекса путем внедрения справочной системы, расширения базы инструментов анализа, введение дополнительных мето-дов предварительной обработки данных с целью сокращения времени обучения и увеличения прогноз¬ируемости системы.

1. ГОСТ 7.32–2001 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Отчёт о научно–исследовательской работе. Структура и правила оформления. 2. ГОСТ 19.003–80 Схемы алго¬ритмов и програм¬м. Обозначение условные графические. 3. В. И. Грекул, Г. Н. Денищенко, Н. Л. Коровкина Проектирование информационных систем – М.: ИНТУИТ – 2005 4. Проектирование экономических информационных систем: Учебник./ Под ред. Г.Н. Смирнова, А.А. Сорокин, Ю.Ф. Тельнов – Москва: Финанс¬ы и статистика, 2003. – 512 с.: ил. 5. Хассан Гома UML–проектирование систем реального времени параллельных и распределенных приложений – М.: Хассан Гома, 2011–700с. 6. Фленов М. Библия Delphi – СПб: БХВ–Петербург, 2011. –686с. 7. Эрик Дж. Брауде Технология разработки програм¬много обеспечения – СПб.: Питер – 2004 – 656с. 8. Стив Макконнелл Профессиональная разработка програм-много обеспечения – М.: Символ–Плюс – 2002 – 352 с. 9. Глаголев В. Разработка технической документации. Руководство для технических писателей и локализаторов ПО (+ CD–ROM) – СПб.: Питер, 2011. – 192 с. 10. Лешек А. Мацяшек Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML – М.: Вильямс, 2002. – 432 с. 11. Туровец О.Г., Билинкис В.Д. Вопросы экономики и организации производства в дипломных проектах. – М.: Высшая школа, 1988.– 182 с. 12. Астреина Л.А. и др. Технико–экономическое обоснование дипломных проектов: Учеб. пособие для ВТУЗов; Под ред. Беклешова В.К. – М.: Высшая школа, 1991. – 156 с. 13. Осипов Д.Л. Базы данных и Delphi. Теория и практика (+ DVD) – СПб.: БХВ–Петербург, 2011. – 752 с. 14. Ревич Ю. Нестандартные приемы програм¬мирования на DELPHI (+ CD–ROM) – СПб.: БХВ–Петербург, 2005. – 560 с.