Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Методика оптимизации портфеля ценных бумаг на основании нейросетевого прогнозирования

Актуальность работы обусловлена возможностью использования активно развивающихся нейросетевых методов комплексного анализа рынка по системе показателей, для построения методики оптимизации ПЦБ, адаптирующейся к постоянно изменяющейся рыночной ситуации.
Методика оптимизации портфеля ценных бумаг на основании нейросетевого прогнозированияИсполнитель: Воронова М.А.Руководитель: Плющ О.Б. Актуальность работы обусловлена возможностью использования активно развивающихся нейросетевых методов комплексного анализа рынка Цель: создание математического аппарата формирования оптимального портфеля ценных бумагЗадачи:изучить современные подходы к Объектом исследования является методика формирования ПЦБ.Предметом исследования в настоящей работе является использование Портфель ценных бумаг — это совокупность ценных бумаг, которая выступает целостным объектом управления. Доходность:Риск: Ряды рыночных котировок содержат резкие всплески и являются шумными. Следовательно, необходимо использование Современные методы обучения многослойных искусственных нейронных сетей (ИНС) подразумевают случайное формирование первоначальных Оценка эффективности модели ВыводыМетоды нейросетевого моделирования на сегодняшний день являются одним из наиболее эффективных инструментов Спасибо за внимание!
Слайды презентации

Слайд 2
Актуальность работы обусловлена возможностью использования активно развивающихся нейросетевых

Актуальность работы обусловлена возможностью использования активно развивающихся нейросетевых методов комплексного анализа

методов комплексного анализа рынка по системе показателей, для построения

методики оптимизации ПЦБ, адаптирующейся к постоянно изменяющейся рыночной ситуации.


Слайд 3 Цель: создание математического аппарата формирования оптимального портфеля ценных

Цель: создание математического аппарата формирования оптимального портфеля ценных бумагЗадачи:изучить современные подходы

бумаг
Задачи:
изучить современные подходы к формированию портфеля ценных бумаг;
предложить подходы

к созданию и использованию нейросетевых технологий, адаптивно реагирующих на изменение рыночной ситуации;
разработать методику подготовки входных данных для нейросетевого анализа временных рядов;
осуществить тестирование реализации алгоритмов формирования портфеля ценных бумаг на эмпирических данных российского рынка ценных бумаг.

Слайд 4 Объектом исследования является методика формирования ПЦБ.
Предметом исследования в

Объектом исследования является методика формирования ПЦБ.Предметом исследования в настоящей работе является

настоящей работе является использование нейросетевых методов мониторинга рыночной конъюнктуры

для формирования оптимального портфеля ценных бумаг.


Слайд 5 Портфель ценных бумаг — это совокупность ценных бумаг,

Портфель ценных бумаг — это совокупность ценных бумаг, которая выступает целостным объектом управления. Доходность:Риск:

которая выступает целостным объектом управления.
Доходность:
Риск:


Слайд 6 Ряды рыночных котировок содержат резкие всплески и являются

Ряды рыночных котировок содержат резкие всплески и являются шумными. Следовательно, необходимо

шумными.
Следовательно, необходимо использование скользящих средних

Короткий временной ряд недостаточен

для эффективного обучения, а длинный приведет к тому, что сеть обучится тенденциям, уже не свойственным рынку.
Оптимально: ряд не менее чем из 60 значений, и период упреждения не более ¼  интервала обучения.

Исходные данные необходимо подвергнуть нормировке, т.к. абсолютные значения стоимостей ценных бумаг могут значительно отличаться, в то время как при нормировке значения для разных временных рядов будут приблизительно одинаковы.


Слайд 7 Современные методы обучения многослойных искусственных нейронных сетей (ИНС)

Современные методы обучения многослойных искусственных нейронных сетей (ИНС) подразумевают случайное формирование

подразумевают случайное формирование первоначальных значений весовых коэффициентов. В этой

связи предсказания сетей, обученных на одной и той же выборке данных, могут отличаться. Этот недостаток можно превратить в достоинство, организовав комитет нейроэкспертов, состоящий из нескольких ИНС.

Слайд 8 Оценка эффективности модели

Оценка эффективности модели

Слайд 9 Выводы
Методы нейросетевого моделирования на сегодняшний день являются одним

ВыводыМетоды нейросетевого моделирования на сегодняшний день являются одним из наиболее эффективных

из наиболее эффективных инструментов оптимизации ПЦБ.
Целесообразно использование комитетов

нейронных сетей для повышения качества прогнозирования, поскольку результаты такого подхода более устойчивы к неопределенности случайного формирования первоначальных значений весовых коэффициентов связей.
Стратегию оптимизации портфеля ценных бумаг целесообразно строить с использованием скользящих средних и волнового анализа при разных интервалах времени.

  • Имя файла: metodika-optimizatsii-portfelya-tsennyh-bumag-na-osnovanii-neyrosetevogo-prognozirovaniya.pptx
  • Количество просмотров: 127
  • Количество скачиваний: 0