Analysis and Prediction of Foreign Exchange Markets by Chaotic Attractors and Neural Networks

Práce se zabývá komplexní analýzou a predikcí devizových trhů. Využívá při tom pokročilých metod umělé inteligence, zejména neuronových sítí a teorie chaosu. Představuje netradiční přístupy a metody z každé z těchto oblastí, srovnává je a aplikuje na reálný problém. Jádrem práce je návrh a srovnání několika predikčních modelů založených na zcela odlišných principech a teoriích. Výsledkem je výběr nejvhodnějšího predikčního modelu, jenž nese označení NAR + H. Model je hodnocen dle více kritérií, jsou diskutovány jeho klady a zápory, vyčíslena přibližná očekávaná ziskovost a riziko. Veškeré analytické, predikční a dílčí algoritmy jsou implementovány ve vývojovém prostředí Matlabu a tvoří jednotnou knihovnu všech použitých funkcí a skriptů. Ta je zároveň druhým hlavním výstupem práce.This thesis deals with a complex analysis and prediction of foreign exchange markets. It uses advanced artificial intelligence methods, namely neural networks and chaos theory. It introduces unconventional approaches and methods of each of these areas, compares them and uses on a real problem. The core of this thesis is a comparison of several prediction models based on completely different principles and underlying theories. The outcome is then a selection of the most appropriate prediction model called NAR + H. The model is evaluated according to several criteria, the pros and cons are discussed and approximate expected profitability and risk are calculated. All analytical, prediction and partial algorithms are implemented in Matlab development environment and form a unified library of all used functions and scripts. It also may be considered as a secondary main outcome of the thesis.

Exchange rate forecasting: an application of radial basis function neural networks

The purpose of this research is to investigate the forecasting performance of Artificial Neural Network models applied to foreign exchange rates. The study concentrates on the behavior of forecasts of exchange rates generated from the radial basis function (RBF) network models where little previous work exists;Exchange rates examined are the German mark/US dollar, Japanese yen/US dollar, and Italian lira/US dollar. One-step-ahead forecasts from univariate and multivariate RBF models are compared with those generated from ARIMA models, random walk forecasts and the forward rates. Interest rates and the money supply (M1) are used as explanatory variables in the multivariate analyses;Out-of-sample evaluation criteria include root mean squared error, correct direction , and speculative direction . Hypothesis tests are used to assess if differences in forecast accuracy from different models are significant and to assess if models can predict the direction of change with statistical significance. The tests employed are the Modified Diebold Marino test [Harvey et al. (1997)], the Pesaran-Timmerman (1992, 1994) non-parametric market timing test, and the chi2 test of independence [see Swanson and White (1997)];The main results of the study indicate that RBF models may be a useful alternative to the other models considered for forecasting exchange rates. In particular, out-of-sample forecasting results indicate that some multivariate RBF models using interest rates as economic variables do have forecasting value for some exchange rates. In the presence of interest rates, the M1 variable does not seem to possess much explanatory power for forecasting the three exchange rates

Time Series prediction using wavelets and neural networks with application on exchange rate forecasting

Poslednjih nekoliko decenija svedoci smo ekspanzije računara, računarskih programa i alata koji se koriste u različite svrhe. Postepeno uvođenje modernih tehnologija u sve oblasti ljudskih delatnosti je dovelo do stalnog razvoja i usavršavanja rešenja za različite problematike i neodogvorena pitanja, kao i do povećanja ljudskih “apetita” za kvalitetnijim rezultatima generisanim od strane brzih i jednostavnih programa. Predikcija vremenskih nizova kao posebna vrsta analize istih predstavlja jednu od disciplina koja se poslednjih nekoliko decenija najdinamičnije razvija i menja. Do ovakvog scenarija je došlo zbog isprepletenosti sa mnogim drugim disciplinama, kao što je na primer statistika, korišćena na poseban načini u ovoj disertaciji. Vremenski nizovi su skupovi podataka prisutni svuda oko nas, u različitim sferama ljudskog života, koji prikazuju vrednost neke fizičke veličine ili pojave u vremenu. Neki primeri iz različitih oblasti su brzina vetra, vodostaj reke, aktivnost Zemljine kore, stope nataliteta, EKG podaci, prinosi žitarica, vrednosti deonica itd. U ovoj disertaciji je predmet analize jedan od trenutno najčešće analiziranih vremenskih nizova – finansijski niz, odnosno valutni par. Razlog istraživačkog fokusa na baš ovaj tip podataka jeste popularnost posedovanja znanja o njegovom kretanju u budućnosti – što kod akademskih istraživača čiji je osnovni motiv odgonetanje njegove kompleksnosti, što kod poslovnih analitičara zbog njegove važnosti za funkcionisanje države, ali i svetskih tržišta. Kako su odnosi na svetskim tržištima sve kompleksniji, tako je i problematika predikcije valutnih parova sve teža a alati koji bi poslužili u ove svrhe sve sofisticiraniji i složeniji. Zato danas proces predikcije valutnih parova predstavlja značajan, složen ali i veoma kreativan posao koji iziskuje pre svega pouzdane i relevantne ulazne podatke ali i temeljnu analizu i diferencijaciju parametara arhitekture predikcionih modela koji najviše utiču na konačan ishod. Istraživačima su za zadatke predikcije dostupne mnoge tehnologije, a jedna od najzanimljivijih su veštačke neuralne mreže, moćni alati veštačke inteligencije zasnovani na principima rada ljudskog mozga. U ovoj disertaciji je napravljena analiza neuralanih mreža, date su osnovne definicije i pojmovi, izvršena je njihova klasifikacija a sve u cilju isticanja njihovh prednosti u odnosu na neke druge alate koji se koriste u slične svrhe. Poseban akcenat je stavljen na vrstu neuralnih mreže sa propagacijom unapred, koje se koriste u modelu koji je dizajniran u svrhe predikcije i koje su postigle vrlo dobre performanse za valutne parove kojim se bavi ova disertacija. Pored osnove modela koju čine skupovi neuralnih mreža, u disertaciji je analizirana i posebna vrsta alata, poznatih kao talasići ili vejvleti, koji služe za obradu i što bolju pripremu vremenskih nizova za ulazak u mehanizme neuralnih mreža. Predstavljena je istorija ovih alata, njihovo proizlaženje iz ranije dominantne Furijeove transformacije kao i osnovne definicije. Posebna pažnja je posvećena dvema vrstama transformacija koje su korišćene u istraživanju kao i procesu uklanjanja šuma koji su kao sastavni deo modela pomogli u postizanju boljih performansi. U disertaciji je predložen nov hibridni model za predikciju valutnih parova sastavljen od talasića, neuralnih mreža i osnovnih statističkih parametara. Rešenje je testirano sa realnim podacima tri različita valutna para. Glavni fokus je bio na predikciji vrednosti srpskog dinara u odnosu na evro, ali testirani su i kursevi mađarske forinte kao i britanske funte u odnosu na evro. Na osnovu dizajna modela, kreiran je softverski alat za predikciju u MATLAB-u koji je jednostavan za korisnike i sa dobrim osobinama u pogledu brzine rada i tačnosti predikcije. Osnovni princip rada modela se zasniva na razlaganju odgovarajućeg finansijskog niza u vejvlet reprezentacije koristeći različite nivoe rezolucije. Za svaki od testiranih vremenskih nizova, neuralne mreže su se kreirale, trenirale i kasnije koristile za predikciju. Kako bi se kreirala ukupna predikcija, individualne predikcije su se kombinovale sa statističkim osobinama koje su dobijene od originalnog ulaza. Prilikom testiranja, analizirano je nekoliko različitih scenarija koji su obuhvatali odgovarajuće različite arhitekture i odabir parametara. Svrha procene performansi modela je bila da se na osnovu dobijenih rezultata oceni funkcionisanje hibridnog prediktora kao i da se ukaže na odgovarajuće parametre arhitekture čijim menjanjem može da se utiče na konačan rezultat. Za procene učinka bilo je neophodno izvršavanje velikog broja simulacija, pažljiva posmatranja modela priliko menjanja određenih parametara arhitekture kao i precizna selekcija ulaznih podataka. Odabiranje, količina kao i normalizacija podataka na prvom mestu a onda i parametri arhitekture neuralnih mreža kao što su broj slojeva, skrivenih neurona, segmentacija i vrsta aktivacionih funkcija na drugom mestu su se pokazali kao faktori implementacije čijim setovanjem model može da se manipuliše i kalibriše. Dodatno, ukazano je na osnovne probleme predikcije kao što je nestabilnost rešenja usled određenih slabosti neuralnih mreža ali su i predložena rešenja i smernice u kom bi otklanjanje istih moglo da ide u budućnosti. Osnovni zaključak je da model predstavlja obećavajući adaptivni finansijski prediktor. Naime, sve predstavljene verzije modela kao i rezultati ukazuju na uspeh ovako dizajniranog rešenja ali i otvaraju nove smerove dodatnih istraživanja neophodnih za njegovo dalje usavršavanje u rešavanju problema predikcije. Predložni hibridni prediktor može da posluži kao čvrsta osnova za dalje analize predikcionih modela ovakve prirode kao i pomoćno sredstvo za razvoj novih algoritama koji u okviru sebe sadrže neuralne mreže i talasiće. Dodatno, hibridni model je pokazao veliku prilagodljivost tako da se njegova moć ogleda i u mogućoj primeni na rešavanje problema predikcije i drugih tipova vremenskih nizova, što je tema nekih budućih istraživanja. Na kraju, potrebno je naglasiti i važan informatički doprinos disertacije koji je rezultirao u user-friendly programskom kodu, skalabilnom i adaptivnom na veliki broj primena. Ako se gleda budućnost, ovom disertacijom su iznikle mnoge teme na koje se nestrpljivo čeka ulaganje novih istraživačkih snaga radi generisanje još boljih rezultata

Stock market predictions based on quantified intermarket influences

This research investigated the feasibility and capability of neural network-based approaches for predicting the direction of the Australian Stock market index (the target market). It includes several aspects: univariate feature selection from the historical time series of the target market, inter-market analysis for finding the most relevant influential markets, investigations of the effect of time cycles on the target market and the discovery of the optimal neural network architectures. Previous research on US stock markets and other international markets have shown that the neural network approach is one of most powerful techniques for predicting stock market behaviour. Neural networks are capable of capturing the non-linear stochastic and chaotic patterns in the stock market time series data. This study discovered that the relative return series of the Open, High, Low and Close prices of the target market, show 6-day cycles during the studied period of about 14 years. Multi-layer feedforward neural networks trained with a backpropagation algorithm were used for the experiments. Two major testing methods: testing with randomly selected test data and forward testing, were examined and compared. The best neural network developed in this study has achieved 87%, 81% 83% and 81% accuracy respectively in predicting the next-day direction of the relative return of the Open, High, Low and Close prices of the target market. The architecture of this network consists of 33 input features, one hidden layer with 3 neurons and 4 output neurons. The best input features set includes the relative returns from 1 to 6 days in the past of the Open, High, Low and Close prices of the target market, the day of the week, and the previous day’s relative return of the Close prices of the US S&P 500 Index, US Dow Jones Industrial Average Index, US Gold/Silver Index, and the US Oil Index.Doctor of Philosoph