Теоретическая часть, Актуальность - Использование нейронных сетей для прогнозирования и принятия автоматизированных решений при инвестировании на фондовом рынке
В данной главе приведено теоретическое обоснование исследования: описаны предпосылки для формирования подхода, основанного на нейросетевом моделировании, к анализу механизмов ценообразования на фондовом рынке; доказана теоретическая состоятельность данного направления технического биржевого анализа; качественным образом описан алгоритм построения искусственной нейронной сети прямого распространения с алгоритмом обучения - "алгоритм обратного распространения ошибки".
Актуальность
Фондовый рынок - сложная динамическая система. Объясняется это тем, что механизмы формирования спроса и предложения и, как следствие, биржевой цены на фондовом рынке определяются коллективной психологией участников рынка, которая, в свою очередь, является ярким примером сложной динамической системы. Именно поэтому, задачи анализа и прогнозирования финансовых временных рядов относятся к классу трудноформулизуемых. Подход к решению такого рода задач заключается в поиске закономерностей (которые, к слову, могут сильно различаться для одного и того же набора данных, в зависимости от выбранной модели) на всем наборе релевантных, по мнению исследователя, данных.
На сегодняшний день существует огромное количество моделей, методик и инструментов (как строго математических, так и качественно эвристических) для анализа рынка финансов в целом и отдельных механизмов, функционирующих на нем, в частности. В научной литературе определяют два основных подхода анализа биржевых инструментов - фундаментальный и технический.
Фундаментальный анализ основывается на экономико-факторной оценке финансового актива. Данный подход опирается на предположение, что рынок, как сложная динамическая система, не является эффективным в каждый момент времени. Попытка определить истинную стоимость актива, на основе текущих и приведенных (в соответствии со ставкой дисконтирования) будущих денежных потоков, и "опередить" рынок - основная задача фундаментального аналитика[38]. Главным недостатком такого рода анализа является высокая степень субъективности, а также, зачастую, невозможность определения конкретного момента времени для совершения сделки. Решением последней проблемы могут служить инструменты технического анализа.
Аксиоматика технического анализа основывается на постулате, что цена финансового актива является объективным отражением реального положения дел на рынке. Другими словами, все объективные факторы, характеризующие данный актив, уже заложены в текущую цену. Динамика изменения рыночной стоимости актива, в свою очередь, характеризуется как совокупная оценка участниками рынка текущих событий, а не непосредственная реакция на эти события[38]. Именно поэтому, технический подход к анализу финансовых инструментов включает в себе изучение конъюнктуры курсов и выявление скрытых закономерностей для дальнейшего прогнозирования.
Рост популярности технического анализа за последние десятилетия связан не только с ростом вычислительной мощности компьютеров. Частично это объясняется возможностью учета поведенческой психологии рыночного сообщества. Психологическая обоснованность такого (технического) подхода заключается в выявлении механизмов поведения участников рынка [44, 37]. Такого рода механизмы схожи во многом с поведением толпы [44], то есть, подчиняются законам массовой психологии. Число внутренних степеней свободы, сформированной примитивным инвестиционным поведением участников рынка хаотичной динамической системы, является сравнительно небольшим (отрицательная корреляция с размерами рынка), что, в свою очередь, дает возможность техническому аналитику сосредотачиваться на одном или нескольких конкретных инструментах.
Одним из направлений технического анализа являются нейронные сети. Нейросетевое моделирование может служить как дополнением традиционных методов технического анализа (таких как статистических подход, технический анализ индикаторов), так и выступать в роли отдельного инструмента. Главной особенностью нейронных сетей является адаптивность. Это означает, что сеть может с одинаковым успехом работать с различными инструментами фондового рынка. В то же время, некоторые нейросетевые модели, успешно использующиеся для прогнозирования цен одного биржевого инструмента, в силу своей специфики, могут показывать результаты существенно хуже для другого.
Искусственные нейронные сети, как инструмент для решения задач классификации, кластеризации, анализа и прогнозирования, активно набирают популярность. Это связанно, в первую очередь, с интуитивной обоснованностью данного подхода (так как нейронные сети являются математической интерпретацией работы мозга). Все большее число ученых и исследователей из различных научных областей обращают внимание на нейросетевое моделирование. Финансовый рынок так же является объектом для такого рода анализа. И здесь важно отметить, что, являясь одним из направлений финансового технического анализа, нейронные сети имеют некоторые отличия от традиционных методов.
Во-первых, искусственные нейронные сети не имеют никаких ограничений на характер входных данных. Динамика курсов, индикаторов временного ряда, различные сведения об изменении биржевых инструментов и т. д. - все это может быть представлено в качестве входной информации для нейросети. Данная особенность (безусловное отличие от других технических подходов) привлекает, в первую очередь, институциональных инвесторов, так как для них особенно важна такого рода "свобода" (институциональное инвестирование уделяет особое внимание корреляции между различными рынками).
Во-вторых, нейросетевой моделирование позволяет находить оптимальные решения для каждого конкретного инструмента, что является отличием от основанного на общих рекомендациях технического анализа [36, 20, 23, 24]. Более того, в силу своей адаптивности, нейросетевые стратегии легко подстраиваются по изменения рынка. Такого рода преимущество особенно ощутимо при анализе развивающихся рынков, к коим, безусловно, можно отнести российский рынок ценных бумаг.
В-третьих, искусственные нейронные сети базируются лишь на эмпирических наблюдениях об окружающей действительности, лишь изредка привлекая априорные (например, сеть Хакена [36, 37]). Данная особенность может быть расценена как преимущество, так и недостаток. Обе трактовки являются верными, в том смысле, что, являясь обособленными инструментами, нейросети могут сталкиваться с проблемами (характер и размерность входных данных, структура сети и интерпретация информации на выходе), которые тяжело идентифицировать в процессе работы. Именно поэтому, нейросетевое моделирование необходимо рассматривать в рамках общего технического подхода к анализу. В данной работе на основе аппарата нейронных сетей, как элемента общего технического анализа, будет рассмотрена задача анализа и прогнозирования финансовых временных рядов инструментов фондового рынка.
Похожие статьи
-
Предпосылки В данной работе, в соответствии с заявленным предметом исследования, рассматриваются искусственные нейронные сети, математические модели,...
-
В условиях глобализации мировой экономики развитие финансовой системы является важнейшей задачей, решение которой способно обеспечить стабильный рост...
-
В работе рассматривался один из возможных подходов к решению задачи анализа и прогнозирования фондового рынка - нейросетевой. Было установлено, что...
-
1. Абдуллин А. Р., Фаррахетдинова А. Р. Гипотеза эффективности рынка в свете теории финансов // Электронный научный журнал "Управление экономическими...
-
В работе рассматривается математическая модель нейронной сети многослойный персептрон. Являясь обобщением однослойного персептрона, данная модель...
-
В данной главе рассмотрены все этапы построения конкретной нейросетевой модели для анализа и прогнозирования цен на акции эмитентов, входящих в индекс...
-
В данном разделе будут приведены основные результаты работы системы, реализованной на основе смоделированной нейронной сети, и проведен анализ качества...
-
Преимущество нейросетевого моделирования, как инструмента анализа и исследования, заключается в построении параллельных процессов обработки информации и...
-
Источник и формат входных данных В качестве объектов нейросетевого анализа были выбраны следующие акции, входящие в индекс РТС: - Сбербанк - ВТБ -...
-
Реализация Реализация системы для анализа эффективности работы искусственной нейронной сети многослойны перцептрон при решении задачи прогнозирования...
-
Введение - Применение скрытого марковского процесса для прогноза на фондовом рынке
С целью прогнозирования ценовых процессов на фондовом рынке на данный момент выведено большое количество теорий. Значительная часть из них представляет...
-
Торговые стратегии на фондовом рынке Торговая стратегия или торговая система - это перечень предписаний на открытие и закрытие торговых позиций, на...
-
Понятие фондового рынка, его назначение, структура Фондовый рынок - это институт или механизм, сводящий вместе покупателей (предъявителей спроса) и...
-
Скрытый марковский процесс Скрытый марковский процесс является удобным средством для моделирования динамичных процессов, из-за чего его можно эффективно...
-
Заключение - Понятие ковенантов и их применимость на финансовом рынке
В данной работе был проведен комплексный анализ по изучению факторов, влияющих на спрэд доходности банковских облигаций, на основе собранных данных по...
-
Проблемы и пути решения банковских рисков Управление рисками не представляет собой набора формальных действий, которые осуществляются в некоем вакууме....
-
Считается, что впервые современный алгоритм событийного анализа был представлен в работе Fama, Fisher, Jensen, Roll (1969) [31] на примере дробления...
-
Вторичный рынок ценных бумаг включает как организованный, так и неорганизованный (внебиржевой) рынок. Основными участниками вторичного рынка являются:...
-
ФИНАНСОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ ФОНДОВОГО РЫНКА КИТАЯ, Акции типа "А" - История фондового рынка Китая
Характерной чертой фондового рынка Китая является его сегментированность. Всего существует 6 типов акций китайских компаний - A, B, C, H, L и N. Акции...
-
Заключение - Влияние новостных шоков на фондовый рынок
В данной работе было исследовано влияние новостных шоков на фондовый рынок. В последнее время в зарубежной литературе появляется все больше научных работ...
-
Одним из важнейших элементов методики анализа кредитоспособности заемщика является его информационная база. Особенность формирования и использования базы...
-
Изучение влияния макроэкономических шоков в одной стране на фондовые рынки других стран является важнейшим аспектом оценки интегрированности мировых...
-
В Главе 1 мы подробно рассмотрим основные теоретические аспекты, связанные с исследованием влияния макроэкономических шоков в одной стране на поведение...
-
Введение - Влияние новостных шоков на фондовый рынок
Регулярные извещения о показателях макроэкономических индикаторов пользуются большим интересом, как в финансовой прессе, так и в академической...
-
На Лондонской фондовой бирже существует деление на основной рынок, который выступает в роли наиболее престижной площадки для крупных компаний не только...
-
Рынок ценных бумаг как часть финансового рынка Рынок ценных бумаг - это сектор финансового рынка, на котором производится купля-продажа финансовых...
-
Рынок ценных бумаг как часть финансового рынка По структуре финансовый рынок делится на три взаимосвязанных и дополняющих друг друга, но отдельно...
-
Фондовая биржа выступает одним из регуляторов финансового рынка. Основная ее роль заключается в обслуживании движения финансовых и ссудных капиталов:...
-
Для начала стоит сказать, что выборки по котировкам акций Apple, Google и индексов NASDAQ и S&;P500 были практически одинаковы за исключением Google,...
-
Для того, чтобы рассмотреть, как модель ведет себя в различных ситуациях, было выбрано несколько акций и индексов, которые вели себя по-разному с течение...
-
Условие развития депозитного рынка Республики Казахстан С момента обретения независимости наше государство приступило к модернизации своей экономики и...
-
Характеристики банковских услуг Понятие банковских услуг и этапы их формирования По мнению В. М. Усоскина Усоскин Валентин Маркович - ДЕПАРТАМЕНТ...
-
Актуальность темы Деятельность любой организации, будь то корпорация, фирма или банк, сопряжена с рисками. Таким образом, риск лежит в основе принятия...
-
Сущность рынка ценных бумаг Рынок ценных бумаг - составная часть финансового рынка, назначение которого - трансформировать сбережения в инвестиции; это...
-
Интервал данных - Влияние новостных шоков на фондовый рынок
Анализ реакции рынка на новостные шоки может проводиться на различных временных интервалах - с использованием высокочастотных (от минут до дней) или...
-
Биржевые индексы, Индексы Dow Jones - Проблемы и перспективы российского фондового рынка
Индексы Dow Jones 26 мая 1898 года один из основателей американской Dow Jones Company и первый редактор Wall Street Journal Чарльз Доу (Charles H. Dow)...
-
Заключение - Проблемы и перспективы российского фондового рынка
Данная курсовая работа посвящена проблемам российского фондового рынка и перспективам его развития. Были рассмотрены основные понятия рынка ценных бумаг....
-
Одним из первых научных трудов, в котором начало фигурировать понятие ковенантов касательно их применимости к облигационным займам, была статья Smith,...
-
Теоретический аспект Ковенанты, в нашем случае, являются обязательствами банка-эмитента, которые фиксируются в решении о выпуске и/или проспекте эмиссии....
-
Понятие рынка ценных бумаг и основные участники ценных бумаг Ценные бумаги представляют собой документы, удостоверяющие выраженные в них имущественные...
Теоретическая часть, Актуальность - Использование нейронных сетей для прогнозирования и принятия автоматизированных решений при инвестировании на фондовом рынке