Прогнозирование доходностей финансовых инструментов с использованием искусственных нейронных сетей и моделей линейной регрессии

<p style="margin: 0px 0px 10px; text-align: justify; text-indent: 35.5px; font-size: 14px; font-family: 'Trebuchet MS';"><span style="letter-spacing: 0.0px">Основной целью данной работы является построение модели нейронной сети, способной приносить реальный денежный доход от торговли на рынке ценных бумаг. Помимо этого в исследовании решаются вопросы анализа относительной производительности моделей нейронных сетей в сравнении с альтернативным инструментом: Logit-моделями.&nbsp;</span></p><p style="margin: 0px 0px 10px; text-align: justify; text-indent: 35.5px; font-size: 14px; font-family: 'Trebuchet MS';"><span style="letter-spacing: 0.0px">Так же работа содержит широкий теоретический материал касательно вопросов построения нейронной сети, включая графически-иллюстрированный процесс создания модели в программе Matlab.</span></p><p style="margin: 0px 0px 10px; text-align: justify; text-indent: 35.5px; font-size: 14px; font-family: 'Trebuchet MS';"><span style="letter-spacing: 0.0px">В конце работы представлена готовая модель нейронной сети, обеспечивающая достаточно высокий процент доходности от торговли акциями компании ОАО &ldquo;Сургутнефтегаз&rdquo;, а так же описана стратегия применения модели, обеспечивающая такие темпы прироста капитала.</span></p>