Гiбридна модель самоорганiзацiйної карти Кохонена та адаптивної нейро-нечiткої системи виводу у задачах прогнозування цiн фондових iндексiв
1 Кафедра радіотехніки та інформаційної безпеки, Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, Чернівці, 58012, Україна
Ключові слова:
машинне навчання, часовий ряд фiнансових даних, органiзацiйна карта Кохонена, адаптивна нейро-нечiтка система виводу
Анотація
Дослiджено використання методiв штучного iнтелекту у прогнозуваннi i аналiзi часових рядiв фiнансових даних, оскiльки останнi мають нелiнiйну, хаотичну, багатовимiрну та просторову природу, що робить прогнозування складним процесом. Запропоновано гiбридну модель самоорганiзацiйної карти Кохонена та адаптивної нейро-нечiткої системи виводу для задачi прогнозування цiн фондових iндексiв. Виявлено, що гiбриднi моделi є кращими предикторами, оскiльки вони швидкi, ефективнi та мають менше помилок. Запропонований гiбридний метод з адаптивною нейро-нечiткою системою виводу продемонстрував зменшення похибок та вищу загальну точнiсть.
Список використаних джерел
[1] Afolabi M.O., Olude O. Predicting stock prices using a hybrid Kohonen self organizing map (SOM). In System Sciences, January, 2007. HICSS 2007. 40th Annual Hawaii International Conference on (pp. 48-48). IEEE.
[2] Billah M., Waheed S. and Hanifa A. Predicting Closing Stock Price using Artificial Neural Network and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS): The Case of the Dhaka Stock Exchange. International Journal of Computer Applications, 2015, 129(11), 1–5.
[3] Bowden Gavin, Maier Holger, Dandy Graeme. Optimal Division of Data for Neural Network Models in Water Resources Applications. Water Resources Research – WATER RESOUR RES, 2002. 38. 10.1029/2001WR000266
[4] Boyacioglu M.A. and Avci D. An adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) for the prediction of stock market return: the case of the Istanbul stock exchange. Expert Systems with Applications, 2010, 37(12), 7908–7912.
[5] Dablemont S., G. Simon, A. Lendasse, A. Ruttiens, F. Blayo and M. Verleysen. Time series forecasting with SOM and local non-linear models-Application to the DAX30 index prediction. In: Proceedings of the workshop on self-organizing maps, 2003, Kitakyushu, Japan, Citeseer.
[6] Durbin J, Koopman SJ. Time Series Analysis by State Space Methods. Oxford University Press, Oxford, 2001.
[7] Ghosh I., Sanyal M.K. and Jana R.K. Fractal Inspection and Machine Learning-Based Predictive Modelling Framework for Financial Markets. Arabian Journal for Science and Engineering, 2017, 1–15.
[8] Jang JS. ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, May, 1993, 23(3), 65–85.
[9] Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps. Biological cybernetics, 1982, 43(1), 59–69.
[10] Meng J., Zhu T., Chen X. and Yin X., The nonlinear dynamics characteristics of stock market and its variation. In Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), March, 2013, Published by Atlantis Press, Paris, France. 0450–0455.
[11] Kushnir M.Ya., Tokareva K.A. The use of artificial intelligence systems in forecasting tasks of financial indices: a review of scientific sources. Radio electronic and computer systems, 2020, 3 (95), 108–117. doi: 10.32620 / rex.2020.3.11
[2] Billah M., Waheed S. and Hanifa A. Predicting Closing Stock Price using Artificial Neural Network and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS): The Case of the Dhaka Stock Exchange. International Journal of Computer Applications, 2015, 129(11), 1–5.
[3] Bowden Gavin, Maier Holger, Dandy Graeme. Optimal Division of Data for Neural Network Models in Water Resources Applications. Water Resources Research – WATER RESOUR RES, 2002. 38. 10.1029/2001WR000266
[4] Boyacioglu M.A. and Avci D. An adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) for the prediction of stock market return: the case of the Istanbul stock exchange. Expert Systems with Applications, 2010, 37(12), 7908–7912.
[5] Dablemont S., G. Simon, A. Lendasse, A. Ruttiens, F. Blayo and M. Verleysen. Time series forecasting with SOM and local non-linear models-Application to the DAX30 index prediction. In: Proceedings of the workshop on self-organizing maps, 2003, Kitakyushu, Japan, Citeseer.
[6] Durbin J, Koopman SJ. Time Series Analysis by State Space Methods. Oxford University Press, Oxford, 2001.
[7] Ghosh I., Sanyal M.K. and Jana R.K. Fractal Inspection and Machine Learning-Based Predictive Modelling Framework for Financial Markets. Arabian Journal for Science and Engineering, 2017, 1–15.
[8] Jang JS. ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, May, 1993, 23(3), 65–85.
[9] Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps. Biological cybernetics, 1982, 43(1), 59–69.
[10] Meng J., Zhu T., Chen X. and Yin X., The nonlinear dynamics characteristics of stock market and its variation. In Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), March, 2013, Published by Atlantis Press, Paris, France. 0450–0455.
[11] Kushnir M.Ya., Tokareva K.A. The use of artificial intelligence systems in forecasting tasks of financial indices: a review of scientific sources. Radio electronic and computer systems, 2020, 3 (95), 108–117. doi: 10.32620 / rex.2020.3.11
Цитувати
- ACS Style
- Кушнір, М.Я.; Токарєва , К.А. Гiбридна модель самоорганiзацiйної карти Кохонена та адаптивної нейро-нечiткої системи виводу у задачах прогнозування цiн фондових iндексiв. Буковинський математичний журнал. 2021, 9 https://doi.org/ https://doi.org/10.31861/bmj2021.02.05
- AMA Style
- Кушнір МЯ, Токарєва КА. Гiбридна модель самоорганiзацiйної карти Кохонена та адаптивної нейро-нечiткої системи виводу у задачах прогнозування цiн фондових iндексiв. Буковинський математичний журнал. 2021; 9(2). https://doi.org/ https://doi.org/10.31861/bmj2021.02.05
- Chicago/Turabian Style
- Микола Ярославович Кушнір, Катерина Анатоліївна Токарєва . 2021. "Гiбридна модель самоорганiзацiйної карти Кохонена та адаптивної нейро-нечiткої системи виводу у задачах прогнозування цiн фондових iндексiв". Буковинський математичний журнал. 9 вип. 2. https://doi.org/ https://doi.org/10.31861/bmj2021.02.05
Експортувати