Savitvarkių neuroninių tinklų taikymas kompanijų vertybinių popierių analizei
| Autor: | Poškus, Karolis |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Simutis, Rimvydas |
| Jazyk: | litevština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: | |
| Popis: | Darbe išanalizuotas dirbtinio intelekto metodų taikymas finansuose. Plačiau išnagrinėjama dirbtinių savitvarkių neuroninių tinklų (SOM) metodas ir šio metodo taikymas finansų rinkų ir vertybinių popierių analizei. Analizuojami savitvarkiai neuroniniai tinklai (SOM) ir programinė įranga SOM realizavimui. Pristatoma atlikto tyrimo metodika. Pateikiama sukurta schema kompanijų vertybinų popierių atrankai ir portfelio formavimui, pasitelkiant savitvarkius neuroninius tinklus. Atliktas keturių mėnesių rinkos stebėjimo tyrimas leidžia teigti, jog pasirinktas klasterizavimo algoritmas pasitelkiant SOM leidžia pakankamai gerai prognozuoti finansų rinkų kitimą. The paper provides an overview of artificial intelligence methods applications in finance. The method of self-organizing neural networks (SOM) and the application of this method for the analysis of financial markets and securities is more widely explored. Software for SOM implementation is presented. Research methodology is provided. The created scheme is presented for the selection of company securities and portfolio formation through SOM. The four-month market monitoring survey suggests that the chosen clustering algorithm with the SOM allows for a good forecast of the evolution of financial markets. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|