Принципы построения программного агента по торговле ценными бумагами

Методы ИИ широко используются в различных финансовых приложениях. Так как поведение финансовых рынков прогнозируемо, представляется возможным построение автоматической системы для торговли ценными бумагами. Конкурентоспособные системы финан- сового прогнозирования должны использовать как технические, так и фундаментальные показатели в качестве входных данных. Представ- лено описание параметров, использование которых для прогнозирования курса акций представляется наиболее эффективным. Предложен алгоритм торгового агента, функционирование системы рассмотрено с точки зрения потоков данных.Методи ШI широко застосовуются в рiзноманiтному фiнансовому програмному забезпеченнi. Завдяки тому, що поведiнка фiнансових ринкiв може бути зпрогнозована, виявляється можливою побудова автоматичноï системи для торгiвлi цiнними паперами. Конкурентоспро- можнi системи фiнансового прогнозування мають застосовувати як технiчнi, так i фундаментальнi показники в якостi вхiдних даних. В ро- ботi детально представлени показники, застосування яких для прогнозування курса акцiй має бути ефективним. Запропоновано алгоритм торгового агента, функцiонування системи розглянуто з точки зору потокiв даних.AI approaches are widely used in different financial applications. Since the behaviour of financial markets could be forecasted, it’s possible to build an automatic system for security trading. Competitive financial forecast systems should use both fundamental and technical parameters as the input data. Detailed description is presented for those parameters, which use is considered to be the most effective for the forecast purposes. Trading agent algorithm is suggested, and considered from the data flow point of view as well

ДОСЛІДЖЕННЯ КЛАСИФІКАТОРА З ВИПАДКОВИМИ ПІДПРОСТОРАМИ ТА ЙОГО ЗАСТОСУВАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ДИНАМІКИ ФОНДОВОГО РИНКА

Дисертація присвячена математичному дослідженню характеристик функ-ціонування класифікатора з випадковими підпросторами. Запропоновані методи його удосконалення, проведено порівняння з іншими класифікаційними алгорит-мами. Продемонстрована ефективність застосування цієї моделі нейронної мережі для технічного прогнозування фондового ринка.\ud Класифікатор з випадковими підпросторами є високопродуктивним нейро-мережевим класифікатором. Концептуально архітектура даної нейронної мережі представляється двома компонентами. Перша здійснює нелінійне перетворення дійсного вхідного вектора в бінарний образ великої розмірності. В отриманому просторі ознак лінійна розділимість представників різних класів стає більш віро-гідною. Друга частина класифікатора є одношаровим персептроном, для якого використовується ітеративний алгоритм навчання з фіксованим інкрементом.\ud Запропоновані наступні методи удосконалення розглянутої нейронної мере-жі: оптимізація конфігураційних параметрів структури класифікатора для макси-мізації відстані Хеммінга між бінарними образами двох довільних вхідних векто-рів; адаптація розподілу порогових значень у відповідності з ймовірнісним роз-поділом вхідних даних; локальне усереднення коефіцієнтів синаптичної матриці, що є ефективним для задач з великою байєсовською похибкою. Функціонування даної мережі проаналізовано на відомій класифікаційній базі даних. Доведено,\ud що класифікатор з випадковими підпросторами є універсальним. Як і більшість інших нейромережевих парадигм, даний класифікатор дозволяє застосування ге-нетичного алгоритму формування структури мережі, а також алгоритму навчання зі збереженням найкращої синаптичної матриці.\ud Використовувалися наступні вхідні дані для задачі прогнозування фінансо-вих часових рядів: нормалізовані дані цін та об’єму торгів, різні технічні індика-тори, патерни японських свічок, індикатори відхилення від ковзних середніх і т.ін. Запропоновано метод оцінки ефективності прогнозування з точки зору теорії інформації. Розроблено алгоритм функціонування програмного агента для торгів-лі цінними паперами. Архітектура класифікатора з випадковими підпросторами дозволяє ефективне розпаралелювання відповідних базових алгоритмів для засто-сування на багатоядерних чи багатопроцесорних комп’ютерних системах.\u