Дипломна робота
Розробка веб-додатки для прогнозування часових рядів методом фрактального аналізу
ЗМІСТ
Введення
. Фрактальний аналіз і нейронні мережі
.1 Фрактальна теорія
.2 Метод нормованого розмаху
.3 Псевдофазовая реконструкція
.4 Види нейронних мереж
. Фреймворк Yii і патерн MVC
.1 Фреймворк Yii
.2 Паттерн MVC
. Реалізація програми
.1 Короткий опис програми
.2 Архітектура програми
.3 Інтерфейс програми
Висновок
Список використаних джерел
Додаток А Графік виходів нейронної мережі за навчальною вибіркою для звичайних акцій Ощадбанку
Додаток В Графік виходів нейронної мережі за тестовою вибірці для звичайних акцій Ощадбанку
фрактальний аналіз інтерфейс фінансовий ринок
Введення
Ця дипломна робота присвячена дослідженню фрактальних властивостей динаміки цін на фондових ринках і розробці веб-додатки для аналізу та прогнозування часових рядів.
Починаючи з середини ХХ століття, використання нелінійних математичних методів знаходить все більш широке застосування в економіці. Даний підхід особливо запитаний у сфері аналізу динаміки ціноутворення фондових ринків.
З наукової точки зору гіпотеза фрактального ринку є альтернативною парадигмою, що описує взаємодію учасників ринку і ціноутворення активів як результат цієї взаємодії. Передумови гіпотези фрактального ринку є більш наближеними до реального стану справ, ніж традиційні положення гіпотези ефективного ринку.
З практичної точки зору дослідження фрактальних властивостей ціноутворення активів дозволяє одержувати більш точну оцінку ринкових ризиків. За рахунок цього можуть бути отримані рекомендації, необхідні для роботи як приватних, так і інституційних інвесторів.
У той же час залишається відкритим питання про практичної застосовності в їх нинішньому вигляді теоретичних методів прогнозування часових рядів в рамках гіпотези фрактального ринку.
Головною метою дипломної роботи є розробка веб-додатки для прогнозування часових рядів методом фрактального аналізу.
Для досягнення цієї мети необхідно вирішити наступні завдання:
вивчити методи фрактального аналізу часових рядів;
розробити нейронну мережу для прогнозування часових; рядів, що використовує на етапі формування навчальної вибірки фрактальний аналіз;
розробити веб-інтерфейс для взаємодії з користувачем.
Для побудови веб-додатки пропонується використовувати php фреймворк Yii на основі патерну MVC і СУБД Mysql. База даних веб-додатки дозволить накопичувати інформацію про всі тікер і цінах закритіякотіровок.
Дана робота складається з трьох розділів: «Фрактальний аналіз і нейронні мережі», «Фреймворк Yii і патерн MVC» і «Реалізація додатки».
У першому розділі дипломної роботи представлено докладний опис основ фрактальної теорії, описується метод нормованого розмаху, псевдофазовая реконструкція та основи нейронних мереж.
У другому розділі наводяться основи веб-фреймворку Yii і патерну MVC.
Третя глава присвячена створенню веб-додатки для прогнозування часових рядів із застосуванням ІНС і фрактального аналізу.
1. Фрактальний аналіз і нейронні мережі
1.1 Фрактальна теорія
На початку 1990-их років була розроблена нова парадигма - гіпотеза фрактального ринку (fractal market hypothesis, FMH), яка створювалася як альтернатива до гіпотези ефективного ринку. Для інвестора важливим є не ефективність ринку, і навіть не «справедлива» ціна, а ліквідність ринку (сама можливість купити або продати товар). Якщо інвестор хоче продати актив, він готовий його продати за ціною, не рівної «справедливою». FMH надає особливого значення впливу інформації та інвестиційним горизонтів в поведінці інвесторів.
Основні припущення гіпотези фрактального ринку, висунуті Петерсом (1994) [8]:
а) Ринок створюють безліч індивідуумів з великою кількістю різних інвестиційних горизонтів. Поведінка трейдера з одноденним інвестиційним горизонтом радикально відрізняється від поведінки керівника пенсійного фонду. Для першого інвестиційний горизонт вимірюється хвилинами, а для другого - роками.
б) Інформація по-різному впли...
