Zastosowanie sieci neuronowych w systemach transakcyjnych dla rynku walutowego
Abstrakt
Obecnie sztuczna inteligencja znajduje szerokie zastosowanie – od problemów produkcyjnych, przez diagnostykę medyczną, do zagadnień z dziedziny finansów. W pracy autorka stara się zaprezentować zastosowanie sieci neuronowych do budowy systemu transakcyjnego, umożliwiającego osiągnięcie największego zysku, oraz pokazać, że odpowiednio dobrana i wytrenowana sieć może być przydatnym narzędziem w ręku inwestora, wspomagając go w zajmowaniu odpowiedniej pozycji na rynku. Celem pracy jest przedstawienie możliwości sieci neuronowych w zakresie finansów, ze szczególnym uwzględnieniem konstruowania systemów transakcyjnych. W pracy zaprezentowano hipotezę rynku efektywnego oraz problematykę prognozowania szeregów czasowych. Zawarto opis różnych metod prognozowania – od metod prostych do skomplikowanych modeli, oraz poruszono problem wyznaczania jakości prognozy. Zaprezentowano biologicznego „inspiratora” sieci czyli biologicznego neuronu, opis działania sieci oraz ich podział ze względu na topologię. Poruszono także temat algorytmów genetycznych, nierozerwalnie związanych z sieciami neuronowymi. W części praktycznej zawarta została dokumentacja badań autorki przy użyciu programu Trading Solutions version 3.0. Przedstawiono zastosowanie sieci neuronowych w praktyce i dokonano próby odpowiedzi na pytanie, czy możliwe jest w oparciu o sztuczne sieci neuronowe skonstruowanie wygrywającego systemu transakcyjnego dla rynku eurodolara.
Opis
Słowa kluczowe
sztuczna inteligencja, sieci neuronowe, systemy transakcyjne, algorytmy genetyczne, rynek efektywny, prognozowanie szeregów czasowych