В настоящей книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей; описаны наиболее распространенные виды сетей, применяющихся в задачах классификации и анализа временных рядов. Рассмотрено применение сетей к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов европейского типа, оценка индексов акций и управление международным портфелем. Показаны фрактальные свойства временных рядов, изложены динамические модели детерминированного хаоса. Для снижения неопределенности продемонстрировано применение алгоритмов оптимальной фильтрации и решение задачи параметрической идентификации при построении уравнений модели хаоса. Описаны возможности нейронных сетей для прогнозирования детерминированного хаоса. В приложении приведен комплект учебных материалов по курсу "Финансовые рынки и нейронные сети". Пособие предназначено для студентов специальностей "Прикладная математика и информатика", "Прикладная математика", "Прикладная информатика", "Математические методы в...
V nastojaschej knige rassmotreny metody postroenija i obuchenija nejronnykh setej; opisany naibolee rasprostranennye vidy setej, primenjajuschikhsja v zadachakh klassifikatsii i analiza vremennykh rjadov. Rassmotreno primenenie setej k takim raschetam na finansovom rynke, kak raschet tsen optsionov evropejskogo tipa, otsenka indeksov aktsij i upravlenie mezhdunarodnym portfelem. Pokazany fraktalnye svojstva vremennykh rjadov, izlozheny dinamicheskie modeli determinirovannogo khaosa. Dlja snizhenija neopredelennosti prodemonstrirovano primenenie algoritmov optimalnoj filtratsii i reshenie zadachi parametricheskoj identifikatsii pri postroenii uravnenij modeli khaosa. Opisany vozmozhnosti nejronnykh setej dlja prognozirovanija determinirovannogo khaosa. V prilozhenii priveden komplekt uchebnykh materialov po kursu "Finansovye rynki i nejronnye seti". Posobie prednaznacheno dlja studentov spetsialnostej "Prikladnaja matematika i informatika", "Prikladnaja matematika", "Prikladnaja informatika", "Matematicheskie metody v...
