Frank Green
Frank Green | Репутация: 103 (Кандидат) 11 февраля 2010 в 11:12
Какую архитектуру нейронной сети посоветуете выбрать для прогнозирования финансовых рынков?
Aa Aa
Aa Aa | Репутация: 2135 (Эксперт) 11 февраля 2010 в 15:13

Предсказание финансовых временных рядов
Входные данные — курс акций за год. Задача — определить завтрашний курс. Проводится следующее преобразование — выстраивается в ряд курс за сегодня, вчера, за позавчера. Следующий ряд — смещается по дате на один день и так далее. На полученном наборе обучается сеть с 3 входами и одним выходом — то есть выход: курс на дату, входы: курс на дату минус 1 день, минус 2 дня, минус 3 дня. Обученной сети подаем на вход курс за сегодня, вчера, позавчера и получаем ответ на завтра. Нетрудно заметить, что в этом случае сеть просто выведет зависимость одного параметра от трёх предыдущих. Если желательно учитывать ещё какой-то параметр (например, общий индекс по отрасли), то его надо добавить как вход (и включить в примеры), переобучить сеть и получить новые результаты. Для наиболее точного обучения стоит использовать метод ОРО (Метод обратного распространения ошибки — метод обучения многослойного перцептрона), как наиболее предсказуемый и несложный в реализации, т.е. использовать сеть типа Перцептрон.

Александр Баев
Александр Баев | Репутация: 107 (Кандидат) 12 февраля 2010 в 01:59

В общем случае предсказание курсов валют/акций только по стоимости в прошлом - невозможно. Причиной этому является зависимость курса от большого числа факторов. Уловить, скажем, сезонные колебания можно, но дать реалистичный прогноз практически невозможно. В этой связи, необходимо уточнить Ваш вопрос.
Что именно требуется? Какими данными обладаете? Какой прогноз хотите получить?