Preview

Путеводитель предпринимателя

Расширенный поиск

Использование нейронных сетей для улучшения торговых систем, основанных на техническом анализе

Полный текст:

Аннотация

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

Об авторе

Е. А. Скрябин
Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
Россия


Список литературы

1. 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.

2. 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.


Для цитирования:


Скрябин Е.А. Использование нейронных сетей для улучшения торговых систем, основанных на техническом анализе. Путеводитель предпринимателя. 2016;(31):154-161.

For citation:


Skryabin E.A. Use of neural networks for improvement of the trade systems based on the technical analysis. Entrepreneur’s Guide. 2016;(31):154-161. (In Russ.)

Просмотров: 4


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2073-9885 (Print)