Размер шрифта: A AA Изображения Выключить Включить Цвет сайта Ц Ц Ц Обычная версия
ГлавнаяРегистрацияВход МОУСОШ №33 Вторник, 20.02.2018, 11:46
  Каталог файлов Приветствую Вас Гость | RSS

 
 
Главная » Файлы » Фестиваль РН-классов » математика

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КАК СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ КУРСА АКЦИЙ
[ Скачать с сервера (817.3Kb) ] 09.02.2018, 13:28
В настоящее время в мире накоплен огромный информационный потенциал, которым люди не могут пользоваться в полной мере в силу ограниченности своих возможностей. С развитием технологий, в частности, вычислительных мощностей компьютеров, ученые озадачились изобретением специальной методики, работоспособность которой напоминала бы мозговую деятельность человека. Проблема эта имеет характер более морально-этический, поскольку современные информационные технологии чисто технически открыли безграничный простор для информационных обменов. Максимизация эффективности этих технологий, их привязка в оценивании по типу реальной мозговой деятельности задача не простая по многим причинам. В данном исследовании представлена теоретическая основа прогнозирования биржевых процессов с помощью написанной мной программы. В работу включены стоимости акций Apple, Google и Tesla. Принципиальные вычисления при построении моделей будут проводиться благодаря различным вариациям методов с помощью алгоритмических операций нейронных сетей (НС). Для ответа на основной вопрос будут внедрены выборки по стоимости на момент закрытия в течение одного, трех и пяти месяцев. После создания алгоритма можно вывести результаты выходящего слоя (output layer). В общем, прогнозировали на 10 моментов вперед, исключая при этом выходные дни. Как и говорилось, месячная и 3-х месячные выборки дают слабые прогнозы, так как, сравнивая их с настоящими результатами, мы получили мало верных прогнозов. Интерес же привлекают результаты цен акций компании Apple, потому что НС спрогнозировала 7 значений подряд верно, начиная с первого, и суммарно 9 при 1 скрытом слое. Эти результаты идентичны при 3 скрытых слоях, что подтверждает робастность прогнозов. При увеличении скрытых слоев мы наблюдаем изменение прогнозных цен, однако тенденции при этом сохранены.
Категория: математика | Добавил: s33
Просмотров: 6 | Загрузок: 5 | Рейтинг: 0.0/0 |
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
 
 
Категории каталога
химия [100]
положение [2]
разработки уроков [26]
физика [55]
профориентация и РН-классы [78]
внеурочная деятельность, другие предметы [49]
математика [25]

Форма входа

Наш опрос
Как Вам наш сайт?
Всего ответов: 582

Поиск

Друзья сайта

Статистика

Онлайн всего: 2
Гостей: 1
Пользователей: 1
OVZ
 

Copyright MyCorp © 2018
Используются технологии uCoz