title: The development of financial time series forecasting methods using artificial neural network committees
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Сандомирский Федор Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Козлов Денис Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kozlov Denis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Куперин Юрий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kuperin Iurii Аleksаndrovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:12:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:12:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 033182
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11138
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данной работы является изучение существующей методологии в области предсказания финансовых временных рядов с помощью искусственных нейронных сетей, а также разработка собственного метода прогнозирования на основе комитетов искусственных нейронных сетей. В теоретической части дипломной работы приводится описание методов нелинейной динамики, использовавшихся для задачи нейросетевого прогнозирования, а также принципы построения и функционирования комитетов искусственных нейронных сетей. В практической части изложены результаты применения методов обработки и предсказания финансовых временных рядов к реальным данным котировок акций голубых фишек отечественного и американского фондовых рынков. По результатам проведенных исследований можно сказать, что цель работы, построение эффективной модели прогнозирования, была достигнута. Для большинства финансовых инструментов, исследуемых в работе, комитет нейросетей давал статистически качественные предсказания. Кроме этого, в работе была подтверждена гипотеза о том, что применение комитетов ИНС положительно влияет на качество среднесрочного прогноза. Точность таких предсказаний, в сравнении с предсказаниями отдельно обученных сетей, оказалась в среднем на 37% выше. Таким образом, в дипломной работе разработан подход, позволяющий получить недельные прогнозы котировок цен акций с высокой статистической точностью.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The purpose of this work is to develop a proprietary forecasting method based on the committees of artificial neural networks. The theoretical part of the thesis describes the methods of nonlinear dynamics used for the neural network forecasting problem, as well as the principles for the construction and functioning of the committees of artificial neural networks. The practical part describes the results of applying methods of processing and predicting financial time series. As financial instruments, stock prices of blue chips of domestic and American stock markets were selected. Based on the results of the conducted studies, it can be said that the aim of the work, namely, the construction of an effective forecasting model, was achieved. For most financial instruments studied in the work, the neural network committee gave statistically qualitative predictions. In this paper, the hypothesis that the application of neural network committees positively affects the quality of the medium-term forecast was also confirmed. The accuracy of such predictions, in comparison with the predictions of a separately trained neural network, was on average 37% higher. Thus, in the thesis, an approach has been developed that makes it possible to obtain weekly stock prices forecasts with high statistical accuracy.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Голубые фишки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: адаптивные фильтры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: реконструкция аттрактора фазового пространства
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: теорема Такенса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: искусственные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: комитеты искусственных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многослойный персептрон
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод обучения Левенберга-Марквардта.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Blue chips
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: adaptive filters
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reconstruction of the attractor in the lag space
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Takens theorem
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: artificial neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: artificial neural network committees
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multilayer perceptron
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Levenberg-Marquardt's method of training.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The development of financial time series forecasting methods using artificial neural network committees
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Развитие методов прогнозирования финансовых временных рядов с помощью комитетов искусственных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Kozlov_2017_final_23_05_2017.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11138/1/VKR_Kozlov_2017_final_23_05_2017.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,36 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Kozlov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11138/2/reviewSV_Otzyv_Kozlov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 324,43 kB
resources.filename: reviewSV_Kozlov_D_I__bak_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11138/3/reviewSV_Kozlov_D_I__bak_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 111,54 kB
resources.filename: reviewSV_st004308_Kuperin_YUrij_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11138/5/reviewSV_st004308_Kuperin_YUrij_Aleksandrovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 9,58 kB