Российские финансовые корпоративные н фондовые системы - это слабонзученный объект экономического исследования. Главная причина неизученности этих систем в том. что еше 15-20 лет назад в России и СССР не существовало рыночных отношений, а всех хозяйствующие субъекты действовали в пределах плановой административно-командной системы: то есть, не существовало самого объекта исследования. Возникновение рыночных отношений предопределило становление российских финансовых систем как открытых, динамично развивающихся субъектов рынка, подверженных в то же время системным кризисам, в том числе мирового масштаба. Так. российская экономика пережила кризисы 1991 н 1998 годов, по итогам которых объем промышленного производства в России сократился вдвое по сравнению с доперестроечным уровнем.

Нейросетевая методология находит все новые успешные применения в практике управления и принятия решений, в том числе - в финансовой и торговой сферах. Лежащая в ее основе теория нелинейных адаптивных систем доказала свою полезность при выработке прогнозов в целом ряде отраслей экономики и финансов. Целью данной работы является изучение опыта специалистов в области прогнозирования финансовых рынков с использованием искусственных нейросетей, а также разработка собственных подходов к прогнозированию рынка FOREX и проектированию торговых систем, пригодных для использования в торговом зале.

Рассматривается применение нейросетевых технологий при построении
информационных и управляющих систем в науке, экономике, финансах и искусстве. Исследуются вопросы разработки нейросетей «под задачу», представления исходной и обработки выходной информации. Предлагаются простые методы обучения в статическом и динамическом режимах. Обсуждаются особенности систем принятия решений, самообучающихся управляющих систем, систем логического вывода, банковского мониторинга, безопасности, защиты информации, политического и социального прогноза, бизнеса развлечений и туризма. Для студентов технических и экономических вузов, аспирантов, инженеров и исследователей в области современных информационных технологий.

Книга знакомит со способами применения методологии нейронных сетей для решения задач анализа и прогноза в таких актуальных для современной российской экономики вопросах, как кризисные явления на рынках капитала, налоговые поступления, динамика цен производных финансовых инструментов и индексов курсов акций, эффективность диверсификации портфельных капитатювложений, риск ггредоставления кредитов или банкротство корпораций и банков. Постоянные сравнения с иными применяемыми способами анализа и прогноза (например, статистическими способами анализа временных рядов и классификации или способами технического анализа) помогают читателю точнее определить роль и место нейрон-но-сетевых методов в областях, представляющих для него практический интерес.

В этой книге, основанной на курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса.
Наш опыт свидетельствует, что главным препятствием к широкому практическому применению нейрокомпьютинга служит недостаточное понимание его основ. Эта книга писалась с целью восполнить этот пробел.

В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей. Что такое искусственные нейронные сети? Что они могут делать? Как они работают? Как их можно использовать? Эти и множество подобных вопросов задают специалисты из разных областей. Найти вразумительный ответ нелегко.

Начните Зарабатывать 300$ в День на Изменении Курса Валют Прямо Сейчас!

Университетских курсов мало, семинары слишком дороги, а соответствующая литература слишком обширна и специализированна. Готовящиеся к печати превосходные книги могут обескуражить начинающих. Часто написанные на техническом жаргоне, многие из них предполагают свободное владение разделами высшей математики, редко используемыми в других областях.