Модель прогнозування динаміки вартості цінних паперів на ринку micex із застосуванням нейронної мережі зустрічного розповсюдження

Abstract

У статті розроблено модель прогнозування динаміки вартості цінних паперів. Прогнозування здійснюється на основі високочастотних даних коливання цін. Запропонована модель ґрунтується на використанні апарату штучних нейронних мереж зустрічного розповсюдження, які складаються із шару нейронів Кохонена та шару нейронів Гроссберга. Запропоновано стратегію використання зазначеної моделі в ринкових умовах з метою отримання доходу та оцінено її прибутковість.

The article develops a predictive model of the dynamics of the value of the securities. The prediction is based on high-frequency data price fluctuations. The proposed model is based on the use of artificial neural networks counter-propagation, which consists of a layer of neurons in the Kohonen layer and the Grossberg neurons. The article proposes a strategy for the use of this model in market conditions with the aim of generating income and its profitability is assessed in the paper.