Опрос - Какой тип торговых экспертов Вы предпочитаете?

Каждый трейдер имеет свои предпочтения при выборе между ручной, полуавтоматической и полностью автоматической торговлей. Везде есть свои плюсы и минусы, а сделать выбор можно только рассматривая конкретно те или иные инструменты.

Опрос позволит выяснить, какой тип торговых экспертов является самым предпочитаемым среди трейдеров.

Доклад Дмитрия Дзюба - Нейронные сети: современное состояние и области применения

Дмитрий Дзюба специализируется на рекуррентных и ассоциативных нейронных сетях, а также занимается проблемами нейроуправления, и алгоритмами компьютерного зрения.

Помимо этого координирует разработки в области робототехники для экспериментальных исследований созданных систем в рамках лаборатории AILEN Lab. Он выпускник Физико-Технического Института при КПИ, работает в Институте Проблем Математических Машин и Систем НАНУ, младший научный сотрудник.

Доклад "Нейронные сети: современное состояние и области применения" - это обзор основных существующих типов нейронных сетей и методов их обучения, рассмотрение необходимых условий их успешного практического применения и обсуждение слабых мест нейросетевого подхода.

Диссертация - Прогнозирование валютных курсов с использованием эконометрических моделей и искусственных нейронных сетей

Отрывок из документа:

Данная работа является попыткой разобраться в принципиальном существовании или отсутствии возможности прогнозирования финансовых рынков, а также сущности классических и современных методов прогнозирования.

Таким образом, целью данной работы является получение теоретических и практических навыков эффективного прогнозирования финансовых рынков.

Работа поделена на теоретическую и практическую части. В главе I теоретической части содержатся общие сведения о международном валютном рынке FOREX, описывается история его возникновения и основные тенденции развития. Далее раскрывается сущность фундаментального и технического анализа, приводится понятие торговой системы, её практическое значение, обсуждаются общие проблемы прогнозирования валютного рынка.

Глава II посвящена теоретическим аспектам прогнозирования временных рядов. В данном разделе в рамках линейного подхода рассматриваются параметрические и непараметрические типы моделей, обсуждается проблема стационарности ряда. В рамках нелинейного подхода рассматриваются теоретические аспекты построения нейросетевых моделей прогноза.

В главе III разбирается практическая сторона прогнозирования временных рядов. На примере валютной пары USDCHF отрабатываются навыки построения прогнозных моделей. В первой части главы III отрабатываются навыки прогнозирования временного ряда линейными методами: параметрическим и непараметрическим, дается оценка качества прогнозных моделей и делается вывод об их применимости. Вторая часть главы III посвящена прогнозированию временного ряда с использование нелинейных моделей (искусственных нейронных сетей). В рамках данного подхода решаются различные оптимизационные задачи (максимизация прибыли, минимизация ошибки, классификация образов).

В заключительной части подводится итог проделанной работы.

Кевин Славин: Как алгоритмы формируют наш мир

Кевин Славин утверждает, что мы живём в мире, построенном и во всё большей степени управляемым алгоритмами. В этом захватывающем выступлении на TED Global, он демонстрирует, как сложные компьютерные программы определяют: тактики шпионажа, цены акций, сценарии фильмов, и архитектуру.

Он предупреждает, что мы пишем код, который не можем понять, с последствиями, которые не можем контролировать.

Перевод выступления:

Это — фотография Майкла Найджара, и она настоящая, в том смысле, что он поехал в Аргентину, чтобы сделать фотографию. Но она также и выдумка. После этого в неё было вложено много работы. Он взял и переделал её на компьютере так, чтобы все очертания гор следовали превратностям индекса Доу-Джонса.

Что вы видите, вот тот обрыв, высокий обрыв с долиной, это финансовый кризис 2008-го года. Эта фотография была сделана, когда мы были глубоко вот там в долине. Я не знаю, где мы находимся сейчас. Это индекс Хан-Сенга, из Гонконга. Схожая топография. Я в догадках, почему.

Фотография Майкла Найджара

Диссертация - Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейросетевого моделирования

Отрывок из документа:

Научная новизна заключается в разработке подхода к управлению портфелем ценных бумаг для краткосрочных стратегий, отличающегося от существующих тем, что в его основу положено совместное использование D-оценок Руссмана и методов нейросетевого моделирования.

Такое объединение, с одной стороны, позволяет с помощью аппарата D-оценок получать не только текущие, но и ожидаемые оценки риска, с другой стороны, для нейронных сетей отпадает необходимость прогнозирования непосредственных значений котировок, а вместо нее решается значительно более простая задача прогнозирования коридора будущих значений цен.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили современная теория финансовых рынков, а также последние достижения в области нейросетевого моделирования.

В процессе работы над диссертацией использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области построения моделей портфельного инвестирования, инвестиционного менеджмента, применения нейронных сетей к анализу финансовых рынков.

Автореферат - Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейросетевого моделирования

Отрывок из документа:

Как известно, российскому рынку ценных бумаг присущи следующие особенности: неликвидность значительной доли ценных бумаг, доминирующее влияние игровых спекулятивных операций, резкое изменение тенденций, отсутствие зависимости стоимости акций от финансовых результатов эмитента, информационная непрозрачность, доминирующее значение политических и макроэкономических факторов, большая волатильность.

Все это вызывает большие трудности для оценки и прогнозирования значений рыночных показателей и усложняет применение долгосрочных инвестиционных стратегий. Вследствие чего наиболее популярна сейчас активная стратегия управления портфелем, которая сводится к частому пересмотру портфеля в поисках финансовых инструментов, неверно оцененных рынком, и торговле ими с целью получить более высокую доходность...

Бенуа Мандельброт / Benoit Mandelbrot

Бенуа Мандельброт (фр. Benoit B. Mandelbrot; 20 ноября 1924, Варшава - 14 октября 2010, Кембридж) - французский и американский математик, создатель фрактальной геометрии. Лауреат премии Вольфа по физике (1993).

Работая в IBM, Мандельброт ушел далеко в сторону от чисто прикладных проблем компании. Он работал в области лингвистики, теории игр, экономики, аэронавтики, географии, физиологии, астрономии, физики. Ему нравилось переключаться с одной темы на другую, изучать различные направления.

Исследуя экономику, Мандельброт обнаружил, что произвольные внешне колебания цены могут следовать скрытому математическому порядку во времени, который не описывается стандартными кривыми.

Предприниматель: Стив Джобс и NEXT / Entrepreneur: Steve Jobs And NeXT

Документальный фильм про Стива Джобса и его стартап, компанию NEXT, которую он основал после ухода из Apple.

Отрывок истории из книги "Стив Джобс":

На ланче в Пало-Альто, устроенном президентом Стэнфордского университета Дональдом Кеннеди, Джобс разговорился с биохимиком и лауреатом Нобелевской премии Полом Бергом, который рассказывал о прогрессе в сплайсинге генов и рекомбинантной ДНК. Джобс охотно впитывал новую информацию, особенно когда понимал, что собеседник знает гораздо больше его.

Вернувшись из Европы в августе 1985 года и раздумывая о том, что делать дальше, он как-то позвонил Бергу и предложил еще раз встретиться. Они гуляли по университетскому кампусу, потом сели обедать в небольшом кафе.