Ширяев В Финансовые рынки Нейронные сети хаос и нелинейная динамика (м) Ширяев

В настоящей книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей; описаны наиболее распространенные виды сетей, применяющихся в задачах классификации и анализа временных рядов. Рассмотрено применение сетей к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов европейского типа, оценка индексов акций и управление международным портфелем. Показаны фрактальные свойства временных рядов, изложены динамические модели детерминированного хаоса. Для снижения неопределенности продемонстрировано применение алгоритмов оптимальной фильтрации и решение задачи параметрической идентификации при построении уравнений модели хаоса. Описаны возможности нейронных сетей для прогнозирования детерминированного хаоса. В приложении приведен комплект учебных материалов по курсу «Финансовые рынки и нейронные сети»

В предлагаемой книге излагаются основополагающая терминология, основные макроэкономические понятия и справочные материалы, на которых базируется современная экономика индустриально развитых стран. Особое внимание при подборе материала уделено тем макроэкономическим положениям, аспектам и индикаторам, которые широко используются для создания прогнозов при работе на международных финансовых рынках Рассчитано на студентов экономических вузов и читателей, начинающих работать на международных финансовых рынках

В настоящем пособии изложены основные методы и результаты теории финансовых расчетов для дискретного рынка производных финансовых инструментов. Дается представление основной техники стохастического анализа. Особое внимание уделено опциону на покупку ценных бумаг. Вводятся основные характеристики стоимости опционов, рассматриваются простые стратегии, связанные с формированием портфеля опционов, описываются арбитражные операции, играющие важную роль при оценке производных финансовых инструментов и анализе различных стратегий. Рассматривается временная структура форвардных и фьючерсных цен. Приведены примеры, вопросы и задачи для лучшего усвоения материала. Пособие предназначено для студентов специальностей "Прикладная математика", "Математические методы в экономике", "Прикладная математика и информатика" и других экономических и финансовых специальностей вузов, магистров, аспирантов, преподавателей

Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверточных сетей

Предлагаемый читателю сборник задач предназначен для тех, кто преподает или изучает нелинейную динамику. Он основан на опыте чтения автором ряда курсов, посвященных анализу нелинейных явлений, хаосу, самоорганизации, и проведения семинарских занятий на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ и кафедре прикладной математики и синергетики МФТИ. В него вошли некоторые классические задачи, раскрывающие суть подхода нелинейной динамики, принадлежащие Фибоначчи, Тьюрингу, Нейману. Другая часть задач живет в научном фольклоре. Многие из них автору любезно показали коллеги, которым он искренне признателен. Наконец, некоторые из задач фигурировали в оригинальных научных работах. Для решения ряда задач, представленных в сборнике, достаточно знаний в пределах школьной программы, решение остальных потребует знакомства с вводным курсом нелинейной динамики

В настоящей книге рассматриваются некоторые ключевые проблемы современной нелинейной динамики. Концепция авторов сводится к тому, что принципиальные трудности, с которыми столкнулся этот междисциплинарный подход, требуют новой парадигмы. В книге предпринята попытка наметить ее возможные контуры. На смену эре диссипативных структур и эре динамического хаоса должна прийти новая эпоха. Если ранее многие концепции и базовые математические модели приходили в синергетику из физики, химии, гидродинамики, то теперь их основными поставщиками становятся нейронаука, теория риска, биология, теоретическая история, психология и другие области науки, связанные с анализом сложных, необратимо развивающихся систем. Развитие синергетики на протяжении нескольких последних десятилетий заставляет подвести предварительные итоги и заново оценить основные идеи, модели, концепции, отредактированные в ходе большого пройденного пути, осмыслить "язык" нелинейной науки

Лекции посвящены фундаментальным основам нелинейной динамики систем с конечным числом степеней свободы. Рассматриваются и анализируются понятия динамической системы, устойчивости и бифуркаций, детерминированного хаоса, синхронизации периодических и хаотических колебаний. Приводятся описания генераторов квазипериодических и хаотических колебаний

В учебном пособии приведены тексты девяти лекций, написанных автором по программе "Соросовские профессора". Лекции посвящены фундаментальным основам нелинейной динамики систем с конечным числом степеней свободы. Рассматриваются и анализируются понятия динамической системы, устойчивости и бифуркаций, детерминированного хаоса, синхронизации, стохастического резонанса. Обсуждаются проблемы диагностики и реконструкции динамических систем по экспериментальным данным • Пособие ориентировано на студентов, дипломников и аспирантов естественнонаучных специальностей университетов

В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. Главы книги можно разбить на три группы • - Основы нейронных сетей. Суть многих традиционных моделей машинного обучения можно понять, рассматривая их как частные случаи нейронных сетей. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Будет показано, что метод опорных векторов, линейная и логистическая регрессия, сингулярное разложение, факторизация матриц и рекомендательные системы являются именно такими частными случаями. Наряду с ними рассматриваются и такие сравнительно новые методы конструирования признаков, как word2vec • - Фундаментальные понятия нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей

Рассматриваются дискретные и континуальные модели нелинейной динамики механических систем. Представлены подходы и методы решения задач нелинейной динамики, встречающихся в инженерной практике. Большое внимание уделяется нелинейным явлениям, которые не описываются в квазилинейной теории. Рассматриваются аналитические и численные методы исследования периодических, квазипериодических и хаотических колебаний, их устойчивости и бифуркаций. С единых позиций изложены как классические, так и современные асимптотические методы нелинейной динамики. Подробно излагаются идеи и методы теории нелинейных нормальных форм колебаний. Для специалистов, занимающихся проблемами теории колебаний, механики и прикладной математики, инженеров-исследователей, аспирантов и студентов старших курсов технических и механико-математических специальностей

Учебное пособие представляет собой вводный курс в теорию динамических систем и нелинейную динамику. В нем излагаются теоретические сведения, а также методы и приемы исследования динамических систем, лежащих в основе современной нелинейной динамики. Рассматриваются системы с дискретным временем, описываемые разностными уравнениями, и системы с непрерывным временем, описываемые автономными дифференциальными уравнениями. Значительное место в пособии уделено обсуждению различных приложений и анализу ряда моделей нелинейной динамики. Выбор и анализ моделей определялся как их свойствами, представляющими научный и практический интерес, так и тем, что они дают замечательные иллюстрации основных понятий и методов современной нелинейной динамики. Существенным достоинством пособия является наличие большого числа примеров, а также задач и упражнений, органически связанных с основным изложением

Дисциплина «Финансовые рынки и финансово-кредитные институты» является одной из базовых дисциплин в процессе подготовки современных специалистов в области финансов, она направлена на формирование у слушателей знаний, лежащих в основе принятия решений при работе с финансово-кредитными институтами на финансовом рынке. Данная дисциплина позволяет слушателям познакомиться со структурой финансового рынка России и понять ее особенности, изучить вопросы регулирования деятельности финансово-кредитных институтов на финансовом рынке, иметь представление о современном состоянии финансового рынка России и развитии рынка производных финансовых инструментов, научиться ориентироваться в информационном ресурсе на финансовых рынках. Настоящий курс предоставляет слушателям необходимый набор знаний, позволяющих в дальнейшем самостоятельно ориентироваться в финансово-кредитных институтах на финансовом рынке, проводить самостоятельную аналитическую работу по анализу их состояния, оценивать риски инвестирования