Торговые роботы - использование нейронных сетей, методов машинного обучения для рынка форекс
Автор: Ананченко И.В., Чагина П.А.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 10-1 (80), 2021 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается возможность применения нейронных сетей в создания высокоэффективных торговых роботов для валютного рынка Форекс, исследуется возможность применения нейронных сетей и методов машинного обучения в алгоритмах торговых роботов. В качестве попытки создания прототипа нейронной сети рассмотрена нейросеть Fractal.
Рынок форекс, торговые роботы, машинное обучение, нейронная сеть, нейронная сеть fractal, нейрон
Короткий адрес: https://sciup.org/170183108
IDR: 170183108 | DOI: 10.24412/2411-0450-2021-10-1-13-16
Список литературы Торговые роботы - использование нейронных сетей, методов машинного обучения для рынка форекс
- Z.H. Zhou, Rule Extraction: Using Neural Networks or For Neural Networks? //Journal of Computer Science & Technology, 2004. - vol. 19, №2. pp. 249-253.
- Поповская Н.О. Торговый робот / Н.О. Поповская, А.С. Власкина, М.А. Норкина / Проблемы современного мира глазами молодежи: сборник науч. трудов. - Москва: Изд-во Российский университет дружбы народов, 2015. - С. 45 - 51.
- Ананченко И.В., Мусаев А.А. Торговые роботы и управление в хаотических средах: обзор и критический анализ /Труды СПИИРАН, 2014. - № 3 (34). - С. 178-203.
- Ростовцев В.С. Искусственные нейронные сети: учебник - Киров: Изд-во ВятГУ, 2014. - 208 с.
- Использование многослойного персентрона для анализа вероятности банкротства компании // Экономика и предпринимательство. - 2013. - №2-2 (41-2). - С. 747-750.
Статья научная
