businessПутеводитель предпринимателяEntrepreneur’s Guide2073-98852687-136XJSC “Publishing Agency “Science and Education”business-1330Research ArticleСтатьиИспользование нейронных сетей для улучшения торговых систем, основанных на техническом анализеUse of neural networks for improvement of the trade systems based on the technical analysisСкрябинЕ. А.SkryabinE. A.evg.skryabin@mail.ruРоссийский экономический университет им. Г.В. ПлехановаРоссияPlekhanov Russian University of EconomicsRussian Federation201629012020031154161Copyright © Скрябин Е.А., 20202020Скрябин Е.А.Skryabin E.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pp-mag.ru/jour/article/view/1330

Данная статья рассматривается как набор решений по улучшению стандартного технического индикатора CCI c использованием нейронных сетей. Усовершенствование основано на использовании нейронных сетей прямого распространения для расчёта CCI более точным методом, который мы назвали nCCI. Этот новый инструмент будет использоваться в двух ситуациях. Во-первых, это позволит прогнозировать рынок, в нашем случае фьючерса на индекс РТС. Во-вторых, он будет прогнозировать ценность одной компании, которая включена в расчёт этого индекса. В результаты мы получим индикатор, который сможет спрогнозировать как себя поведет фьючерс на индекс РТС, так и отдельных акций которые входят в расчёт данного фьючерса

This article is considered as a set of decisions on improvement of the standard technical indicator CCI by use of neural networks. Enhancement is based on use of neural networks of direct distribution for calculation by the CCI more exact method which we called nCCI. This new tool will be used in two situations. First, it will allow to predict the market, in our case of the future for the RTS Index. Secondly, he will predict the value of one company which is included in calculation of this index. In results we will receive the indicator which will be able to predict as the future for the RTS Index, and separate shares which enter calculation of this future will behave.

нейронные сети прямого распространениятехнический анализиндекс канала товарафьючерс на индекс РТСFeedforward neural networkTechnical analysisCommodity Channel IndexRTSReferencesC. J., Lee, T. S., & Chiu, C. C. (2009). Financial time series forecasting using independent component analysis and support vector regression. Decision Support Systems, 47(2), 115-125.C. J., Lee, T. S., & Chiu, C. C. (2009). Financial time series forecasting using independent component analysis and support vector regression. Decision Support Systems, 47(2), 115-125.Majhi, R., Panda, G., & Sahoo, G. (2009). Development and performance evaluation of FLANN based model for forecasting ofstock markets. Expert Systems with Applications, 36(3 Part 2), 6800-6808.Majhi, R., Panda, G., & Sahoo, G. (2009). Development and performance evaluation of FLANN based model for forecasting ofstock markets. Expert Systems with Applications, 36(3 Part 2), 6800-6808.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.