Нейросетевое прогнозирование на рынке ценных бумаг

Обоснована целесообразность применения искусственной нейронной сети в качестве инструмента определения курсов ценных бумаг. Раскрыты возможности использования нейронных сетей при прогнозировании фондового рынка. Предложено применять искусственные нейронные сети при управлении портфелем ценных бумаг.

Литература
[1] Николенко С.И. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. Санкт-Петербург, Питер, 2018, 477 с.
[2] Кузнецова Т.И. Нейросетевые технологии в банковской сфере. РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция, 2015, № 2, с. 177–180.
[3] Лобачева Е.Н., Кузнецова Т.И., Цельсов Н.Ю. Нейронные сети Т. Кохонена на службе коммерческого банка. Гуманитарный вестник, 2016, вып. 2. http://dx.doi.org/10.18698/2306-8477-2016-02-340
[4] Кузнецова Т.И., Булаев А.В. Нейросетевое моделирование производственных процессов в машиностроительной отрасли. Гуманитарный вестник, 2018, вып. 11. http://dx.doi.org/10.18698/2306-8477-2018-11-566
[5] Hawley D.D., Johnson J.D., Raina D. Artifical Neural Systems: A New Tool for Financial Dicision-Making. Financial Analysts Journal, 1990, no. 11–12, pp. 63–72.
[6] Altman E.I., Marko G., Varetto F. Corporate Distress Diagnosis: Comparisons Using Linear Discriminant Analysis and Neural Network (The Italian Experience). Journal of Banking and Finance, 1994, no. 5, pp. 505–529.
[7] Referanes A.P. Neural Networks in Capital Markets. New York, John Wiley & Sons, 2005, р. 250.