нейронные сети и deep learning
В настоящей книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей; описаны наиболее распространенные виды сетей, применяющихся в задачах классификации и анализа временных рядов. Рассмотрено применение сетей к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов европейского типа, оценка индексов акций и управление международным портфелем. Показаны фрактальные свойства временных рядов, изложены динамические модели детерминированного хаоса. Для снижения неопределенности продемонстрировано применение алгоритмов оптимальной фильтрации и решение задачи параметрической идентификации при построении уравнений модели хаоса. Описаны возможности нейронных сетей для прогнозирования детерминированного хаоса. В приложении приведен комплект учебных материалов по курсу "Финансовые рынки и нейронные сети". Пособие предназначено для студентов специальностей "Прикладная математика и информатика", "Прикладная математика", "Прикладная информатика", "Математические методы в экономике", экономических и финансовых специальностей вузов. Оно будет также полезно широкому кругу специалистов финансовых институтов, применяющих финансовые вычисления в своей работе.
