Criteria for Choosing the Architecture of Neural Network of Forecasting Financial Markets

Nikolaeva Y.V.

Abstract


The article discusses a variety of neural network applications for forecasting financial markets. The effectiveness of different ways of choosing the architecture of the neural network and its parameters is researched. The results are given for the comparative analysis of methods of user settings for the neural network parameters and scientific methods.

Keywords


neural network; neural network architecture; parameters of the neural network; neural network applications

References References

Файзуллин Р. В. Классификация систем помощи принятия решений на бирже // Вестник ИжГТУ. - 2009. - № 1(41). - С. 56-58.

Box George Edward Pelham, Jenkins Gwilym M., Reinsel Gregory C. Time Series Analysis : Forecasting and Control. - 3 rd ed. - John Wiley & Sons Inc, 2008. - 746 p.

Bollerslev T., Engle R. F., Nelson D. B. Arch models // Handbook of Econometrics / R. F. Engle, D. McFadden (ed.). - Edition 1. - Vol. 4, chapter 49. - Elsevier, 1986. - Pp. 2959-3038.

Автоматизация проектирования искусственных нейронных сетей для задач прогнозирования, управления и оценки качества / А. Торегожин, Д. Манаев, А. Золотухина, Ю. Самойлова // Материалы Второй межвуз. науч. конф. по проблемам информатики. - СПб. : ВВМ, 2011. - С. 23-27.

Галушкин А. И. Нейронные сети: основы теории. - М. : Горячая линия-Телеком, 2010. - 496 с.

Прогнозирование цен на золото с помощью нейронных сетей STATISTICA SNN : инф. статья. - URL: http://www.statistica.ru/statportal/tabID__32/MId__141/ ModeID__0/ PageID__354/DesktopDefault.aspx


Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM


Copyright (c) 2015 Bulletin of Kalashnikov ISTU

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

ISSN 1813-7903 (Print)
ISSN 2413-1172 (Online)