Статистический анализ и прогнозирование состояния фондового рынка с использованием нейросетевых алгоритмов

• Автор: Ратай, Илья Сергеевич
• Шифр специальности: 08.00.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 138 с. : ил.

Содержание
Введение

Глава 1. Модели анализа фондовых рынков

1.1 Инвестиционный анализ и модели рынка

1.2 Портфельный анализ теория портфеля

1.3 Анализ российского рынка ценных бумаг, и характеристики его участников

Глава 2. Технологии обработки статистической информации фондового рынка.

2.1 Технический анализ

2.2 Нейронные сети

Глава 3 Построение моделей анализа и прогнозирования на фондовых рынках

3.1 Методы расчета фондовых индексов

3.2 Механические торговые системы
3.3 Построение нейросетевой модели
Заключение
Библиографический список использованной литературы
Приложения
Введение
Актуальность


Например, знание о погодных условиях в Латинской Америке на текущий год могут помочь в данном году объемы производства кофе и, соответственно динамику цен на кофе в этот период. Если основная задача технического анализа сглаживать спекулятивные колебания цен. Стратегические инвесторы, осуществляющие долгосрочное инвестирование, уделяют основное внимание фундаментальному анализу, пропуская при этом краткосрочные колебания цен. Однако е годы ознаменовались активным вторжением в практику экономической теории. Именно в конце х Марковицем создается тория оптимизации портфеля. Дальнейшее развитие, которой продолжает Тобин в теории фондового рынка i СМТ. На основе теории Тобина строят свои модели ценообразования капитальных активов i i САРМ Шарп, Литтнер и Эмм. Эта модель становится теоретической основой методов управления инвестиционным портфелем 4. Изначально последователи каждой из методик анализа технический, фундаментальный и академический анализ вели себя достаточно а В настоящее время наблюдается сближение крайних позиций и попытки синтеза всех трех ветвей и попытка их синтеза. Во многом этот процесс связан с развитием мощного инструментария финансового анализа, на основе новейших достижений компьютерной мысли, образовавшихся на пересечении искусственного интеллекта, математики и статистики. Как уже было огмечено выше, идеи Марковица, получившие развитие в качестве модели ценообразований на рынке капиталовложений i ii , САРМ, предложенной Шарпом, основаны на единственном систематическом факторе доходе от рыночного портфеля. Основное положение данной модели заключается в том, что доход от ценной бумаги на конкурентном рынке равен сумме безрисковою дохода и премии за риск, которая прямо пропорциональна коэффициенту бета Бета коэффициент является мерой степени рыночного риска, который не может бьпъ устранен диверсификацией. Основным достоинством данной модели является именно идея диверсификации портфеля ценных бумаг, которая позволяет исключить несистематическую составляющую риска, влияющую на каждый актив в отдельности. Модель Шарпа приобрела широкую популярность в среде штвесторов, также благодаря своей относительной простоте. При этом, однако, остались нерешенными некоторые проблемы. В настоящее время, вопервых, одним из основных положений теории финансов является гипотеза эффективного рынка, согласно которой все современные рынки эффективны в том смысле, что вся доступная информация мгновенно отражается в ценах. Кроме того, в е годы под редакцией Кутнера выходит сборник, в котором динамика движения цен. Из всего вышесказанного можно заключить, что прогнозируемоеть временных рядов цен весьма сомнительна а, следовательно, модель рынка в принципе не может быть полностью определена, поскольку ожидаемый доход невозможно определить на основе данных о текущем доходе. Вовторых, для хорошей диверсификации, рыночный портфель должен включать в себя ангикоррелирующие виды рисковых активов акции, облигации, товары, недвижимость и т. На деле вместо этою согласно Шарпу берется один из рыночных индексов акций. Для Российского рынка такой подход является попросту абсурдным, если принять во внимание тот факт, что практически все отечественные индексы на рассчитываются по акциям предприятий нефтегазовою комплекса и энергетики. В году Чэн выразил весомые сомнения по поводу правомерности использования показателя Все это привело к тому, что в последнее время предпринимается все больше усилий дтя разработки более глубоких моделей тактики размещения активов и стратегий выбора момента для сделок. Недавние исследования свойств временных рядов ягая различных финансовых активов выявили в них присутствие нелинейных динамических структур описываемых теорией хаоса. В частности в г. Ларрэн, в статье i iii i i описал хаотический характер поведения цен на векселя казначейства США. В это же время Петере обнаруживает хаотический аттрактор во временном ряде для индекса 0.