Примечания

из "Нейронные сети и финансовые рынки "

Глава 4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКОВ. [c.3]
Так уж совпало нам стало известно, что научное издательство ТВП проявило интерес к плоду наших раздумий — книге Нейронные сети и финансовые рынки принятие решений в торговых операциях — как раз в те дни, когда компания Кристи оповестила книжных коллекционеров всего мира о том, что она выставляет на аукцион в Лондоне рукописи и подлинные письма Б. Пастернака. [c.5]
Мы не понаслышке знаем, как высок в России уровень исследований в области адаптивных нелинейных моделей, и испытываем чувство гордости от того, что наша книга будет предложена вниманию столь квалифицированной читательской аудитории. [c.5]
Разумеется, все допущенные в книге ошибки остаются на нашей совести. [c.7]
Повседневная практика финансовых рынков находится в интересном противоречии с академической точкой зрения, согласно которой изменения цен финансовых активов происходят мгновенно, без каких-либо усилий эффективно отражая всю доступную информацию. В действительности же, само существование сотен маркет-мейкеров, трейдеров и фондовых менеджеров, работа которых состоит в том, чтобы делать прибыль, говорит о том, что участники рынка вносят определенный вклад в общую информацию. Более того, так как эта работа стоит дорого, то и объем привнесенной информации должен быть-значительным. [c.9]
События такого рода свидетельствуют о том, что участники рынка в своей работе не ограничиваются линейными состоятельными правилами принятия решений, а имеют в запасе несколько сценариев действий, и то, какой из них пускается в ход, зависит подчас от внешне незаметных признаков. [c.9]
Один из возможных подходов к многомерным и зачастую нелинейным информационным рядам финансового рынка заключается в том, чтобы по возможности подражать образцам поведения участников рынка, используя такие методы искусственного интеллекта, как экспертные системы или нейронные сети. [c.9]
Нейронные сети предлагают совершенно новые многообещающие возможности для банков и других финансовых институтов, которым по роду своей деятельности приходится решать задачи в условиях небольших априорных знаний о среде. Характер финансовых рынков драматическим образом меняется с тех пор, как вследствие ослабления контроля, приватизации и появления новых финансовых инструментов национальные рынки слились в общемировые, а в большинстве секторов рынка возросла свобода финансовых операций. Очевидно, что сами основы управления риском и доходом не могли не претерпеть изменений, коль скоро возможности диверсификации и стратегии защиты от риска изменились до неузнаваемости. [c.10]
Стационарные линейные модели с большим трудом держатся на плаву в этом бурном море. Напротив, должным образом сконструированные нейронные сети, позволяющие определять по данным не только параметры, но и структуру системы, представляют собой весьма общую схему для описания развивающихся взаимосвязей. [c.10]
Естественно, что различные области финансового дела вызывают к себе различный интерес. Так, например, одной из сфер применения нейронных сетей для ряда ведущих банков стала проблема изменений позиции доллара США на валютном рынке при большом числе неизменных объективных показателей. Возможности такого применения облегчаются тем, что имеются огромные базы экономических данных, — ведь сложные модели всегда прожорливы в отношении информации. [c.10]
Котировки облигаций и арбитраж — еще одна область, где задачи расширения и сужения риска, разницы в процентных ставках и ликвидности, глубины и ликвидности рынка являются благоприятным материалом для мощных вычислительных методов. [c.10]

Вернуться к основной статье