Прогнозирование курса Ukb/Usd, Общий подход к прогнозированию курса UKB/USD - Прогнозирующие системы
В данной главе описаны эксперименты по прогнозированию курса американского доллара по отношению к украинскому карбованцу (UKB/USD). Сначала описаны задачи исследования и общая структура экспериментов. Далее описаны проделанные эксперименты, при этом подробно перечислены особенности каждого из них. Для экспериментов, которые показали удовлетворительные результаты обучения (сеть распознала не менее 80% образов, на которых обучалась) в приложениях приведены таблицы с подробным описанием результатов по каждому образу, который распознавался.
Общий подход к прогнозированию курса UKB/USD
Исследования проводились на основе модели сети с обратным распространением (подробнее смотри главу 3). Примененная методика прогнозирования подробно описана в главе 4.
Целью экспериментов было прогнозирование курса UKB/USD. Для достижения данной цели было проведено исследование влияния представления исторических и прогнозируемых данных на ошибку прогнозирования. Также были рассмотрены вопросы влияния структуры НС на скорость обучения сети и ошибку прогнозирования. При этом ставились следующие задачи:
- - поиск критериев прогнозирования; - поиск оптимального представления исторических данных о курсе; - поиск оптимального представления результата прогнозирования; - поиск оптимального размера окна; - поиск оптимальной структуры сети.
Прогнозирование курса UKB/USD проводилось на основе временной последовательности ежедневных данных о курсе. Такой подход к прогнозированию основан на идее американских экономистов, что для прогнозирования некоторых экономических показателей вполне достаточно исследования истории их изменения. Успешное применение данного подхода другими исследователями [7] для прогнозирования курсов DM/USD и SUR/USD позволяет надеяться на успех прогнозирования UKB/USD.
Исходными данными для экспериментов служили ежедневные измерения курса UKB/USD с 15.06.93 по 26.06.95 всего 842 измерений (данные взяты из архивов банка Porto-Franco). Прогнозировалось среднее значение курса за день (среднее арифметическое дневных курсов покупки и продажи).
Каждый из экспериментов, можно разбить на несколько этапов. Первым этапом было формирование обучающей выборки. На этом
Этапе определяется вид представления исторических и прогнозируемых данных и происходит формирование наборов, подаваемых на входные нейроны и соответствующих им наборов снимаемых с выходов сети (подробнее смотри раздел 2.2.4). Большинство опытов прогнозировало не фактический курс, а его относительное изменение (ОИК). Относительное изменение курса определяется по формуле
OIKt = (Kt+1 - Kt)/Kt (5.1)
Для автоматизации процесса формирования обучающих выборок был использован пакет MS EXCEL 5.0.
Вторым этапом является обучение НС на основе сформированной на первом этапе обучающей выборке. Качество обучения характеризовалось ошибкой обучения, определяемой как суммарное квадратичное отклонение значений на выходах НС в обучающей выборке от реальных значений, полученных на выходах НС. Критерием прекращения обучения было прохождение сетью 1500 итераций или уменьшение ошибки на выходах сети на два порядка, по сравнению с первичной ошибкой. В том случае, если при описании опыта не указано, что произошло снижение ошибки на два порядка, обучение было остановлено по первому критерию.
На третьем этапе проводилось тестирование обучения сети. На вход подавалось порядка 4 - 5% наборов из обучающей выборки и определялось качество распознавания сети. Опыт считался успешным если относительная достоверность распознавания образов была не менее 80%.
На четвертом этапе проводилась симуляция прогнозирования. На вход сети подавались наборы, которые не были внесены в обучающую выборку, но результат по ним (прогноз) известен.
Результаты успешных опытов приведены в приложениях 2.1-2.3. Каждая из таблиц приложений разделены на две части. В первой расположены результаты тестирования обучения, во второй - результаты симуляции прогнозирования. Первый столбец в таблице описания опытов содержит номер набора в тестовой или симуляционной выборке. Остальные столбцы содержат результаты экспериментов. В них может находиться знак *, или пара цифр. Энак * означает, что данный набор распознан правильно. Цифры в строке обозначают, что при распознавании произошла ошибка. Первая цифра обозначает номер нейрона, который соответствует фактическому значению переменной, а вторая - фактическому.
Похожие статьи
-
В данной главе описан способ прогнозирования с помощью НС, основанный на методе окон. Также приведен обзор применения НС в финансовой сфере. Общий подход...
-
Основные понятия и определения проблемы прогнозирования - Прогнозирующие системы
Необходимо отметить, что мы рассматриваем прогнозирование в целях планирования производства или управления запасами. Таким образом, наш интерес лежит в...
-
Методы прогнозирования - Прогнозирующие системы
Методы прогнозирования можно разделить на два класса квалитативные и квантитативные, в зависимости от того, какие математические методы используются....
-
Выводы - Прогнозирующие системы
Прогнозирование с помощью НС курса UKB/USD показало эффективность предлагаемого подхода. Наилучшие результаты при симуляции прогнозирования были получены...
-
Описание экспериментов - Прогнозирующие системы
Эксперимент 1 Описание исторических данных: Данные подаются на входы НС в виде временной последовательности ежедневных измерений фактического курса (в...
-
Экономические методики валютного прогнозирования - Прогнозирующие системы
Мировая практика выработала два основных подхода к прогнозированию динамики валютного курса - фундаментальный и технический. Фундаментальный подход...
-
В данной главе мы приводим детальное описание метода обратного распространения - способа обучения многослойных НС. Подробно описана НС для распознавания...
-
Статическая модель с учетом эффекта "смешения самоотбора" Суммарные кассовые сборы фильмов известны по всей генеральной совокупности фильмов вышедших в...
-
Модели временных последовательностей, Критерии производительности - Прогнозирующие системы
Используемые для наших целей временные последовательности представляют собой последовательность наблюдений за интересующей переменной. Переменная...
-
В данной главе мы обсуждаем некоторые общие аспекты разработки прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, основные понятия и...
-
Применение нейронных сетей в финансовой сфере - Прогнозирующие системы
Характерный пример успешного применения нейронных вычислений в финансовой сфере - управление кредитными рисками. Как известно, до выдачи кредита банки...
-
Основные понятия теории экономико-математического моделирования Кибернетический подход к исследованию экономико-математических систем Обычно...
-
Модель сети с обратным распространением - Прогнозирующие системы
Способом обратного распространения (back propogation) называется способ обучения многослойных НС. В таких НС связи между собой имеют только соседние...
-
Модель Хопфилда - Прогнозирующие системы
В 70-е годы интерес к нейронным сетям значительно упал, однако работы по их исследованию продолжались. Был предложен ряд интересных разработок, таких,...
-
Данная глава будет посвящена прогнозу кассовых сборов фильмов. Прогноз кассовых сборов производился в два этапа. На первом этапе был сделан опережающий...
-
Для заданного региона обслуживания с помощью технологии ГИС предоставляется карта автомобильных дорог, на которой указаны пункты, соответствующие...
-
Среди различных конфигураций искусственных нейронных сетей встречаются такие, при классификации которых по принципу обучения, строго говоря, не подходят...
-
В нашем анализе данных показателей рынков под "самородками" понимаются зависимости, отражающие степень эффективности рекламных кампаний. Эксперты часами...
-
Наиболее важным применением теории нечетких множеств являются контроллеры нечеткой логики. Их функционирование несколько отличается от работы обычных...
-
Методы прогнозирования в статистике населения - Система источников данных о населении
Моделирование временного тренда среднегодовой численности занят Ого населения Санкт-Петербурга Приведем данные среднегодовой численности занятого...
-
Идея создания алгоритма обратного распространения Примерно в 1974 году Поль Дж. Вербос изобрел значительно более эффективную процедуру для вычисления EW,...
-
Введение - Разработка подхода для опережающего прогнозирования кассовых сборов фильмов для России
Кинематограф является неотъемлемой частью современной культуры. Со времен публичных демонстраций первых короткометражных фильмов в конце 1885г процесс...
-
Спецификация модели Почти каждая компонента динамической части модели потребует комментариев, поэтому для каждой компоненты модели будет отведен...
-
Вопросы: 1. Общее понятие о системах одновременных уравнений. 2. Структурная и приведенная формы модели. 3. Проблема идентификации. 4. Оценивание...
-
В данной главе мы обсуждаем известные модели НС: модель Маккалоха и Питтса; модель Розенблата; модели Хопфилда и Больцмана; модель на основе обратного...
-
Современная оценка алгоритма обратного распространения - Прогнозирующие системы
На протяжении нескольких лет после его изобретения алгоритм обратного распространением оставался почти незамеченным, вероятно, потому, что не был в...
-
Метод Монте-Карло используют для вычисления интегралов, в особенности многомерных, для решения систем алгебраических уравнений высокого порядка, для...
-
Прогнозирование в регрессионных моделях - Эконометрика как наука
Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое...
-
Введение, Методы экстраполяции - Формализованные методы прогнозирования
К формализованным методам относятся методы экстраполяции и методы моделирования. Они базируются на математической теории. Среди методов экстраполяции...
-
Динамическая модель кассовых сборов неплохо описывает динамику кассовых сборов фильмов. Но она еще не приспособлена для прогнозирования, значения части...
-
Статический прогноз суммы кассовых сборов фильмов На первом этапе прогноза кассовых сборов фильмов нами был построен прогноз кассовых сборов недели для...
-
Модели нейронных сетей, Модель Маккалоха - Прогнозирующие системы
Модель Маккалоха Теоретические основы нейроматематики были заложены в начале 40-х годов. В 1943 году У. Маккалох и его ученик У. Питтс сформулировали...
-
Задачи, решаемые на основе нейронных сетей - Прогнозирующие системы
В литературе [33, 41, 43] встречается значительное число признаков, которыми должна обладать задача, чтобы применение НС было оправдано и НС могла бы ее...
-
Общая схема модели - Постановка задачи прогнозирования продуктивности агроэкосистем
Построенным модулям можно дать следующие краткие характеристики: Модуль "Почва" позволяет численно оценить показатель плодородия через доступные...
-
Построим теперь на базе полиинтервальной оценки такую теоретико-вероятностную модель представления экспертных знаний, которая сочетала бы в себе описание...
-
Введение - Метод представления знаний в интеллектуальных системах поддержки экспертных решений
Во многих областях человеческой деятельности - науке, технике, бизнесе - широко распространены проблемные ситуации, которые могут быть описаны исходными...
-
К моделированию теплообменника с псевдоожижаемой насадкой для систем аспирации стройиндустрии
К моделированию теплообменника с псевдоожижаемой насадкой для систем аспирации стройиндустрии Модернизация предприятий строительного комплекса на основе...
-
По мере работ стало понятно, что нам не удавалось приблизиться к качеству, сравнимому с уровнем анализа эксперта, поскольку около 20% тестов...
-
Процедура решения задач минимизации издержек - Модель оценки издержек в системе складского комплекса
Пусть Z есть вектор, компонентами которого являются все переменные, по которым проводится оптимизация, то есть все компоненты вектора Z . В соответствии...
-
Существует целый ряд классификаций моделей используемых для прогнозирования финансовой несостоятельности заемщиков. В своей работе Григорьева Т. И....
Прогнозирование курса Ukb/Usd, Общий подход к прогнозированию курса UKB/USD - Прогнозирующие системы