Нейросетевые модели для управления инвестициями в финансовые инструменты фондового рынка

Содержание
Введение
1. Искусственные нейронные сети
2. Управление инвестициями в финансовые инструменты фондового рынка
Глава 1 Модели на основе однослойных нейронных сетей.
1.1 Непрерывная нейросетевая модель.
1.2 Дискретная нейросетевая модель
1.2.1 Примеры дискретных нсйросетевых моделей
1.3 Методы обучения нейронных сетей.
1.3.1 Алгоритм градиентного спуска.
1.3.2 Правило обучения ВидроуХоффа
1.4 Задача прогнозирования котировок ценных бумаг.
1.4.1 Критерий оценки качества прогноза
1.4.2 Определение парам ечров.нейросетевой модели
1.4.3 Предварительная обработка временного ряда
1.4.4 Однодневное прогнозирование
1.4.5 Долгосрочный прогноз.
1.4.6 Примеры прогнозов динамики временных рядов, котировок акций
российских эмитентов на ММВБ.
1.5 Построение адаптивных комбинаций моделей прогнозирования
1.5.Г Постановка задачи
1.5.2 Численное моделирование
1.6 Выводы к Главе 1
Глава 2 Модели.на основе многослойных нейронных сетей.
2.1 Топология многослойных нейронных сетей
2.2 Алгоритм обратного распространения ошибки.
2.2.1 Критерий останова
2.2.2 Достаточный объем обучающей выборки для обобщения
2.2.3 Недостатки алгоритма обратного распространения ошибки
2.3 Оптимизация обучения по алгоритму обратного распространения.
2.3.1 Адаптивный шаг обучения для различных функций активации.
2.3.2 Метод обучения с ранним остановом
2.3.3 Модификация целевого функционала в задаче прогнозирования.
2.4 Численное моделирование.
2.4.1 Определение оптимальных значений параметров обучения.
2.4.2 Прогнозирование
2.5 Примеры прогнозов динамики временных рядов котировок акций российских эмитентов на ММВБ
2.6 Нейронные сети на основе радиальных базисных функций
2.7 Стратегии обучения сетей на основе радиальных базисных функций.
2.7.1 Случайный выбор фиксированных центров.
2.7.2 Выбор центров на основе самоорганизации.
2.7.3 Выбор центров с учителем.
2.8 Задача идентификации нелинейных динамических процессов.
2.8.1 Метод восстановления фазового пространства.
2.8.2 Численное моделирование
2.9 Выводы к Главе 2.
Глава 3 Управление инвестициями в финансовые инструменты фондового рынка
3.1 Основные понятия.
3.2 Правила открытия и закрытия позиции
3.3 Увеличение объема выигрывающей позиции.
3.4 Методика оптимизации портфеля Марковица
3.4.1 Задача построения инвестиционного портфеля.
3.4.2 Алгоритм формирования инвестиционного портфеля.
3.5 Тестирование комплекса программ для управления инвестициями
3.5.1 Отчеты о тестировании
3.5.2 Методика тестирования
3.5.3 Результаты тестирования
3.6 Выводы к Главе 3.
Заключение.
Приложение Л.
Приложение Б.
Список использованных источников