Курсовая работа: Нейронные сети для прогнозирования биржевых курсов

Нейронные сети являются мощным инструментом для прогнозирования биржевых курсов. Они позволяют анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые зависимости и делать прогнозы на основе имеющихся паттернов. Одной из основных особенностей нейронных сетей является их способность обучаться на примерах и корректировать свой выход в соответствии с поступившей информацией.

Для прогнозирования биржевых курсов необходимо провести анализ архитектур нейронных сетей и выбрать оптимальную модель для данной задачи. Существует множество различных типов нейронных сетей, таких как многослойные перцептроны, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети и другие. Каждая из них имеет свои особенности и применяется в зависимости от конкретной задачи.

После выбора оптимальной архитектуры необходимо приступить к моделированию нейронной сети в программном обеспечении. Одним из распространенных инструментов для этого является SciLab - бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое обладает широкими возможностями для анализа данных и построения моделей машинного обучения.

С помощью SciLab можно создать нейронную сеть, оптимизировать ее параметры, обучить на исторических данных по биржевым курсам и протестировать на новых данных для оценки ее точности и эффективности. Результаты такого моделирования позволят сделать выводы о применимости нейронных сетей для данной задачи прогнозирования и улучшить стратегии инвестирования на финансовых рынках.