Применение нейронных сетей при оптимизации инвестиционных стратегий
- 1 д.т.н., профессор, кафедра «Автоматизированные системы управления», Уфимский государственный авиационный технический университет
- 2 ассистент, кафедра «Автоматизированные системы управления», Уфимский государственный авиационный технический университет
Ключевые слова:
искусственные нейронные сетиоптимизациягенетические алгоритмыинвестиционная стратегияробастностьпоказатели эффективности
Аннотация
Рассмотрена задача оптимизации инвестиционной стратегии на базе индикаторов технического анализа с применением методов искусственного интеллекта. Предложен критерий робастности для поиска оптимальных параметров инвестиционной стратегии.
Для цитирования
Арьков В.Ю., Шамсиева А.М. Применение нейронных сетей при оптимизации инвестиционных стратегий // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 3. С. 63–67.
Список источников
- Бестенс Д., Ван ден Берг В., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки. М.: ТВП. 1997.
- Mustapha Djennas, Mohamed Benbouziane, Meriem Djennas. A neural network and genetic algorithm hybrid model for modeling exchange rate: the dollar - Kuwaiti dinar case // International Research Journal of Finance and Economics. 2012. № 92. P. 141-162.
- Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Абдулнагимов А.И. Перспективы нейросетевой настройки процедуры спектрального анализа при идентификации динамических моделей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 10. С. 42-46.
- Рутковская Д., Пильнский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Телеком, 2008.
- Пардо Р. Разработка, тестирование, оптимизация торговых систем для биржевого трейдера. М.: Минакс. 2002.
- Арьков В.Ю., Шамсиева А.М. К вопросу об устойчивости алгоритмической торговой системы // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 29 (71). C. 22-27.