Predykcja indeksu NIKKEI za pomoc sieci neuronowych Plan

  • Slides: 14
Download presentation
Predykcja indeksu NIKKEI za pomocą sieci neuronowych

Predykcja indeksu NIKKEI za pomocą sieci neuronowych

Plan Dane do nauki Predykcja dla danych historycznych Predykcja dla danych trzech giełd Modularna

Plan Dane do nauki Predykcja dla danych historycznych Predykcja dla danych trzech giełd Modularna sieć neuronowa Podsumowanie wyników Zmienność zależności na giełdzie

Dane do nauki (1) Dane źródłowe l wartości O, C, H, L indeksów giełdowych

Dane do nauki (1) Dane źródłowe l wartości O, C, H, L indeksów giełdowych Dane statystyczne procentowe zmiany wartości indeksu w ciągu 1, 5, 10, 20 dni l średnie kroczące wartości indeksu z okresów 5, 10, 20 dni l

Dane do nauki (2) Oscylatory l MACD, linia sygnału MACD l Williams l Dwie

Dane do nauki (2) Oscylatory l MACD, linia sygnału MACD l Williams l Dwie średnie

Dane do nauki (3) Formacje

Dane do nauki (3) Formacje

Predykcja dla danych historycznych Dane wejściowe z 6 dni dla prognozowanej giełdy (108 zmiennych)

Predykcja dla danych historycznych Dane wejściowe z 6 dni dla prognozowanej giełdy (108 zmiennych) Sieć neuronowa z jedną warstwą ukrytą Rezultat: średni błąd 4. 85% Średnia zmienność prognozowanej giełdy: 1. 03%

Predykcja dla danych z trzech giełd Dane wejściowe z 1 dnia dla prognozowanej giełdy

Predykcja dla danych z trzech giełd Dane wejściowe z 1 dnia dla prognozowanej giełdy oraz dwóch giełd zagranicznych: amerykańskiej i niemieckiej (54 zmienne) Sieć neuronowa z jedną warstwą ukrytą Rezultat: średni błąd 1. 96% Średnia zmienność prognozowanej giełdy: 1. 03%

Modularna sieć neuronowa Różne typy zmiennych wejściowych nie mieszają się we wstępnym przetwarzaniu W

Modularna sieć neuronowa Różne typy zmiennych wejściowych nie mieszają się we wstępnym przetwarzaniu W nauce biorą udział jedynie wybrane zmienne Wyniki pośrednie analizuje jeden moduł, określając prognozę

Modularna sieć neuronowa Wybrane dane z 6 dni historii Wybrane dane z 2 giełd

Modularna sieć neuronowa Wybrane dane z 6 dni historii Wybrane dane z 2 giełd Moduł 3 giełd Moduł główny prognoza Dane analizy technicznej z prognozowanej giełdy Moduł analizy technicznej

Modularna sieć neuronowa Moduły wstępne z jedną warstwą ukrytą Moduł główny z dwiema warstwami

Modularna sieć neuronowa Moduły wstępne z jedną warstwą ukrytą Moduł główny z dwiema warstwami ukrytymi Rezultat: średni błąd 0. 24% Średnia zmienność prognozowanej giełdy: 1. 03%

Modularna sieć neuronowa

Modularna sieć neuronowa

Podsumowanie wyników Sieć Rozmiar Rezultat 108, 50, 1 4, 85% 19, 10, 1 5,

Podsumowanie wyników Sieć Rozmiar Rezultat 108, 50, 1 4, 85% 19, 10, 1 5, 63% Dane z 3 giełd 54, 30, 1 1, 96% Wybrane dane z 3 giełd 21, 10, 1 1, 11% Modularna sieć neuronowa 5+3+19, 30, 15, 1 0, 24% Modularna sieć neuronowa bez oscylatorów 5+19, 48, 24, 12, 1 0, 26% Dane z 6 dni historii prognozowanej giełdy Wybrane dane z 6 dni historii prognozowanej giełdy

Zmienność zależności na giełdzie

Zmienność zależności na giełdzie

Dziękuję za uwagę

Dziękuję za uwagę