№ 2018/1
Методи і моделі прогнозуванняЧУМАКОВ А. Г.
Використання фільтрів Карунена-Лоева для прогнозування поведінки валютного маркету
АНОТАЦІЯ ▼
Одним із завдань трейдингу є аналіз часової поведінки ціни, в результаті якого можна дати рекомендацію трейдеру "увійти" в угоду. В роботі описано реалізацію зазначеної підказки для популярної платформи NinjaTrader. Для прогнозування використовується логіт-модель із поданням даних у базисі Карунена – Лоева. Описано оригінальну високоефективну процедуру синтезу фільтрів Карунена – Лоева для статистичних ансамблів, що характеризуються групуванням своїх членів поблизу обмеженої (до 103) кількості типових представників.
Ключові слова: трейдинг, прогнозування, базис Карунена – Лоева
| Стаття українською мовою (cтор. 98 - 110) | Завантажити | Завантажень : 679 |
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ ▼
1. Кияница А.С. Фундаментальный анализ финансовых рынков. Санкт-Петербург: "Питер", 2005. 288 с.
2. Петров Г., Шилов Б., Ведихин А. Форекс от первого лица . Москва: "Смартбук", 2012. 408 с.
3. Forex.ua. URL:
forex.ua
4. Ninjatrader / Ninjatrader Group. URL:
ninjatrader.com/
5. Графический анализ Форекс / Телетрейд Групп. URL:
www.teletrade.ru/novice/graficheskiy-analiz-forex
6. Анализ графиков в техническом анализе рынка Форекс / Форекс отзывы. URL:
reviewforex.ru/page/analiz-grafikov
7. Академия Форекс / bforex. URL:
ru.bforex.com/
8. Сильвани А. Переиграть дилера на рынке Forex: Взгляд инсайдера. Москва: "Аль-пина Паблишер", 2012. 259с.
9. Бабак Геннадий. Автоматизация торговых стратегий. URL:
profitmania.org/chto_luchshe__avtomat_ili_poluavtomaticheskie_strategii
10. Смирнов Михаил. Прогнозирование фондового рынка с использованием нейрон-ных сетей. URL:
geektimes.ru/post/279170/
11. Нейронные сети в трейдинге на Форекс / Академия Форекса. URL:
academyfx.ru/article/blogi/2436-nejronnye-seti-v-trejdinge-na-foreks
12. Кац Д.Э., МакКормик Д.Л. Энциклопедия торговых стратегий. Москва: "Альпина Паблишер", 2002. 400с.
13. Ширяев В.И. Финансовые рынки. Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика. Москва: "Либроком", 2009. 232 с.
14. Babu A.S., Reddy S.K. Exchange Rate Forecasting using ARIMA, Neural Network and Fuzzy Neuron. J Stock Forex Trading 2015. Vol. 4, Is. 3. P. 155. doi:
doi.org/10.4172/2168-9458.1000155
15. Kumar Chandar S., Sumathi M., Sivanandam S. N. Forecasting of Foreign Currency Exchange Rate Using Neural Network. International Journal of Engineering and Technol-ogy (IJET). 2015. Feb.-Mar. Vol. 7, No. 1. P. 99–108.
16. Chumakov A.G. Image processing in Karhunen-Loeve representation. 20th Annual European Meeting on Atmospheric Studies by Optical Methods: Book of abstracts. 14–18 Sep. 1993. Apatity, Russia. P. 56.
17. Chumakov A.G., Kisil, A.V., Kovalenko, A.V. et al. Optoelectronic system of digital holographic image processing. Proc. SPIE 2108, International Conference on Holography, Correlation Optics, and Recording Materials. 10 December 1993. P. 332–337. doi:
doi.org/10.1117/12.165403
18. SQLite. URL:
www.sqlite.org/
19. Welcome to Visual Studio 2013 / Microsoft. URL:
msdn.microsoft.com/en-us/library/dd831853(v=vs.120).aspx
20. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. Москва: Радио и связь, 1986. 264 с.
21. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. Москва: Наука, 1979. 368 с.
22. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. Москва: "Финансы и статистика", 1989. 607 с.
23. QR and LQ decompositions / ALGLIB. URL:
www.alglib.net/matrixops/qr.php
24. Булашев С.В. Статистика для трейдеров. Москва: "Компания Спутник+", 2003. 245 с.
25. Multinomial logit regression / ALGLIB. URL:
www.alglib.net/dataanalysis/logit.php
26. Чумаков А.Г. Програма KaloData побудови й навчання логіт-моделі для NinjaTrader. URL:
gefest.ho.ua/Pgm/KLSQLite.UKR.htm
Ukrainian
English 
Русский 
