Учись на 5!
+7 (495) 215-28-14
Кривоколенный переулок, д. 5 строение 4, офис 239, этаж 2. В связи со сложной эпидемиологической обстановкой для посещения офиса необходимо записаться по телефону.
Вход только в медицинской маске.

Вычислительная нейронная сеть для прогноза курса валют.

Тип работы
дипломная работа
Группа предметов
Программирование
Предмет
Компьютерные технологии
Страниц
60
Год сдачи
2012
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ 3 1 СТРУКТУРА РЫНКА ВАЛЮТНЫХ ОПЕРАЦИЙ 5 1.1 Основные характеристики и свойства 5 1.2 Участники рынка 7 1.3 Компьютерные технологии для анализа финансового рынка 10 1.3.1 Задачи, решаемые с помощью программного обеспечения 10 1.3.2 Методы решения задач 10 1.3.3 Обзор существующих нейронных аналитических систем 18 2 НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 20 2.1 Устройство нейронных сетей 20 2.1.1 Биологический прототип нейрона 20 2.1.2 Виды искусственных нейронов 21 2.1.3 Виды функции активации 23 2.1.4 Нейронные сети с прямой связью 24 2.1.5 Динамические сети 26 2.1.6 Самоорганизующиеся сети 28 2.1.7 Сеть со встречным распространением 30 2.2 Обучение 32 2.3 Алгоритм обратного распространения ошибки 34 2.4 Правила обучения 38 2.5 Способы обеспечения и ускорения сходимости 42 2.6Другие алгоритмы обучения 46 3 ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОТИРОВОК 47 3.1. Требования к проектированию пользовательского интерфейса 47 3.2 Интерфейс и функциональные возможности 52 4. ОБОСНОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА 58 4.1 Выбор и обоснование методики расчета экономической эффективности 58 4.2 Расчет показателей экономической эффективности проекта 61 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 67 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 68
Введение

Характер рынка валютных операций, как впрочем, и любого другого, связан с его формальными и неформальными установками, а также сложившейся практикой, предвзятыми мнениями, тенденциями и психологическими барьерами. Все это делает возможным существование закономерностей в поведении рыночных цен, и эти закономерности можно предсказать. Нейрон¬ные сети предлагают совершенно новые многообещающие возможности для инвесторов, которым по роду своей деятельности приходится решать задачи в условиях небольших априорных знаний о среде. Главная задача любого инвестора — купить дешевле и продать дороже.


Если не знаете, где заказать отчет по преддипломной практике в Хабаровске , зайдите на Work5.


. Чем выше изменчивость цен актива, тем больше имеется возможностей для проведения выигрышных стратегий торговли, но они сопряжены с высоким риском. Ключевым вопросом при этом является определение направления, величины и волатильности (изменчивости) будущих цен на основе прошлых данных. Нейросетевые технологии активно применяются в задачах финанс-ового анализа уже более 10 лет. На фоне постоянно изменяющейся динамики рынка интерес к ним не только не ослабевает, а растет с каждым годом. Нейрон¬ные сети хорошо работают в условиях резких движений цен, зашумленности и противоречивости данных и являются отличным дополнением к классическому техническому анализу, который на современных рынках все чаще перестает работать или выдает противоречивые сигналы. В связи с этим, целью дипломной работы является создание нейросетевого програм¬много обеспечения для анализа и прогноз¬ирования котировок на валютном рынке. Для достижения цели имеют место следующие задачи: 1. Разработать нейрон¬ную сеть, функционирующую на основе алго-ритма градиентного спуска. 2. Реализовать базовый набор алго¬ритмов математической обработки временных рядов в виде индикаторов для проведения технического анализа данных. 3. Провести анализ котировок по валютной паре евродоллар, в ходе которого выявить состоятельность и применимость нейрон¬ной сети. Дипломная работа состоит из введения, трех глав, заключения, содержит список литературных и электронных источников информации, 1 приложения. Первая глава посвящена рассмотрению общей структуры рынка Forex. Описаны основные характеристики, свойства рынка, и его участники. Предложен комплекс компьютерных програм¬м, реализующих технологии анализа рынка. Изложены мето¬ды решения задачи прогноз-ирования. Во второй главе приводится описание современных нейросетевых технологий. Рассматриваются основные структуры и назначение нейросетевых моделей. Описаны принципы разработки, обучения и оценки эффективности. Третья глава содержит описание интерфейса и функциональных возможностей разработанного програм¬много комплекса. Приведены результаты анализа котировок по паре EUR\USD.

Заключение

В результате проведенного исследования были решены следующие задачи. Разработана нейрон¬ная сеть, функционирующая на основе алго-ритма обратного распространения ошибки. Реализован базовый набор алго¬ритмов математической обработки временных рядов в виде индикаторов для проведения технического анализа данных. Проведен анализ котировок по валютной паре евродоллар, в ходе которого выявлена состоятельность и применимость нейрон¬ной сети. К основным функциональным возможностям разработанного програм¬много комплекса относятся следующие: Ввод исходных данных; Предварительная обработка данных и настройка параметров сети; Обучение нейрон¬ной сети; Графическое представление временного ряда котировок и построение по нему индикаторов; Составление прогноз¬а. Програм¬мный комплекс может быть использован инвесторами для проведения краткосрочного прогноз¬ирования курсов валют. Возможна доработка програм¬много комплекса путем внедрения справочной системы, расширения базы инструментов анализа, введение дополнительных мето-дов предварительной обработки данных с целью сокращения времени обучения и увеличения прогноз¬ируемости системы.

Список литературы

1. ГОСТ 7.32–2001 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Отчёт о научно–исследовательской работе. Структура и правила оформления. 2. ГОСТ 19.003–80 Схемы алго¬ритмов и програм¬м. Обозначение условные графические. 3. В. И. Грекул, Г. Н. Денищенко, Н. Л. Коровкина Проектирование информационных систем – М.: ИНТУИТ – 2005 4. Проектирование экономических информационных систем: Учебник./ Под ред. Г.Н. Смирнова, А.А. Сорокин, Ю.Ф. Тельнов – Москва: Финанс¬ы и статистика, 2003. – 512 с.: ил. 5. Хассан Гома UML–проектирование систем реального времени параллельных и распределенных приложений – М.: Хассан Гома, 2011–700с. 6. Фленов М. Библия Delphi – СПб: БХВ–Петербург, 2011. –686с. 7. Эрик Дж. Брауде Технология разработки програм¬много обеспечения – СПб.: Питер – 2004 – 656с. 8. Стив Макконнелл Профессиональная разработка програм-много обеспечения – М.: Символ–Плюс – 2002 – 352 с. 9. Глаголев В. Разработка технической документации. Руководство для технических писателей и локализаторов ПО (+ CD–ROM) – СПб.: Питер, 2011. – 192 с. 10. Лешек А. Мацяшек Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML – М.: Вильямс, 2002. – 432 с. 11. Туровец О.Г., Билинкис В.Д. Вопросы экономики и организации производства в дипломных проектах. – М.: Высшая школа, 1988.– 182 с. 12. Астреина Л.А. и др. Технико–экономическое обоснование дипломных проектов: Учеб. пособие для ВТУЗов; Под ред. Беклешова В.К. – М.: Высшая школа, 1991. – 156 с. 13. Осипов Д.Л. Базы данных и Delphi. Теория и практика (+ DVD) – СПб.: БХВ–Петербург, 2011. – 752 с. 14. Ревич Ю. Нестандартные приемы програм¬мирования на DELPHI (+ CD–ROM) – СПб.: БХВ–Петербург, 2005. – 560 с.

Горят сроки, а работа ещё не готова?

Заполните небольшую форму заказа и мы сможем помочь вам сдать работу в оговоренные сроки!