Рабочие листы
к вашим урокам
Скачать
1 слайд
Методика оптимизации портфеля ценных бумаг на основании нейросетевого прогнозирования
Исполнитель: Воронова М.А.
Руководитель: Плющ О.Б.
2 слайд
Актуальность работы обусловлена возможностью использования активно развивающихся нейросетевых методов комплексного анализа рынка по системе показателей, для построения методики оптимизации ПЦБ, адаптирующейся к постоянно изменяющейся рыночной ситуации.
3 слайд
Цель: создание математического аппарата формирования оптимального портфеля ценных бумаг
Задачи:
изучить современные подходы к формированию портфеля ценных бумаг;
предложить подходы к созданию и использованию нейросетевых технологий, адаптивно реагирующих на изменение рыночной ситуации;
разработать методику подготовки входных данных для нейросетевого анализа временных рядов;
осуществить тестирование реализации алгоритмов формирования портфеля ценных бумаг на эмпирических данных российского рынка ценных бумаг.
4 слайд
Объектом исследования является методика формирования ПЦБ.
Предметом исследования в настоящей работе является использование нейросетевых методов мониторинга рыночной конъюнктуры для формирования оптимального портфеля ценных бумаг.
5 слайд
Портфель ценных бумаг — это совокупность ценных бумаг, которая выступает целостным объектом управления.
Доходность:
Риск:
6 слайд
Ряды рыночных котировок содержат резкие всплески и являются шумными.
Следовательно, необходимо использование скользящих средних
Короткий временной ряд недостаточен для эффективного обучения, а длинный приведет к тому, что сеть обучится тенденциям, уже не свойственным рынку.
Оптимально: ряд не менее чем из 60 значений, и период упреждения не более ¼ интервала обучения.
Исходные данные необходимо подвергнуть нормировке, т.к. абсолютные значения стоимостей ценных бумаг могут значительно отличаться, в то время как при нормировке значения для разных временных рядов будут приблизительно одинаковы.
7 слайд
Современные методы обучения многослойных искусственных нейронных сетей (ИНС) подразумевают случайное формирование первоначальных значений весовых коэффициентов. В этой связи предсказания сетей, обученных на одной и той же выборке данных, могут отличаться. Этот недостаток можно превратить в достоинство, организовав комитет нейроэкспертов, состоящий из нескольких ИНС.
8 слайд
Оценка эффективности модели
9 слайд
Выводы
Методы нейросетевого моделирования на сегодняшний день являются одним из наиболее эффективных инструментов оптимизации ПЦБ.
Целесообразно использование комитетов нейронных сетей для повышения качества прогнозирования, поскольку результаты такого подхода более устойчивы к неопределенности случайного формирования первоначальных значений весовых коэффициентов связей.
Стратегию оптимизации портфеля ценных бумаг целесообразно строить с использованием скользящих средних и волнового анализа при разных интервалах времени.
10 слайд
Спасибо за внимание!
Рабочие листы
к вашим урокам
Скачать
6 655 198 материалов в базе
Настоящий материал опубликован пользователем Стебнева Галина Анатольевна. Инфоурок является информационным посредником и предоставляет пользователям возможность размещать на сайте методические материалы. Всю ответственность за опубликованные материалы, содержащиеся в них сведения, а также за соблюдение авторских прав несут пользователи, загрузившие материал на сайт
Если Вы считаете, что материал нарушает авторские права либо по каким-то другим причинам должен быть удален с сайта, Вы можете оставить жалобу на материал.
Удалить материал
Ваша скидка на курсы
40%
Курс профессиональной переподготовки
500/1000 ч.
Курс профессиональной переподготовки
600 ч.
Курс повышения квалификации
72/180 ч.
Курс профессиональной переподготовки
300/600 ч.
Мини-курс
4 ч.
Оставьте свой комментарий
Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.