Книга "Информационная система прогнозирования доходности паевых инвестиционных фондов с помощью нейронной сети обратного распространения" описывает разработку программно-информационного обеспечения для анализа и прогнозирования доходности паевых инвестиционных фондов с помощью искусственной нейронной сети обратного распространения. Авторы описывают алгоритм "скользящего окна", который используется для получения графических образов временных рядов при обучении нейронной сети. Книга также содержит результаты применения информационной системы для прогнозирования доходности паевых инвестиционных фондов.
Книга Информационная система прогнозирования доходности паевых инвестиционных фондов с помощью нейронной сети обратного распространения представляет собой уникальное исследование в области применения искусственного интеллекта в финансовой аналитике. Авторы описывают разработку программно-информационного обеспечения, которое использует методы искусственной нейронной сети для анализа и прогнозирования доходности паевых инвестиционных фондов. В книге подробно описывается алгоритм скользящего окна, который используется для обучения нейронной сети на временных рядах доходности ПИФов. Кроме того, авторы представляют результаты применения информационной системы для прогнозирования доходности ПИФов, что позволяет увидеть практическую значимость разработанного программного обеспечения. Эта книга будет полезна для инвесторов, финансистов, аналитиков и разработчиков, которые заинтересованы в применении современных методов анализа данных и искусственного интеллекта в финансовой сфере.
Электронная Книга «Информационная система прогнозирования доходности паевых инвестиционных фондов с помощью нейронной сети обратного распространения» написана автором О. Б. Бутусов в 2011 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от О. Б. Бутусов
Авторами разработано программно-информационное обеспечение информационной системы (ИС) анализа и прогнозирования доходности паевых инвестиционных фондов (ПИФ) с использованием искусственной нейронной сети (ИНС) обратного распространения. Описаны алгоритм «скользящего окна» для получения графических образов временных рядов при обучении ИНС, а также результаты применения ИС для прогнозирования доходности ПИФов.
