Введение
Глава 1. Роль искусственных нейронных сетей в прогнозировании финансовых рынков .13
1.1.Самоорганизация в искусственных нейронных сетях и на финансовых рынках 13
1.2. Принятие решений репрезентативным агентом на основе ограниченной рациональности и самоорганизации: имитация с помощью искусственных нейронных сетей .19
1.3. Основные характеристики, типология и принципы построения искусственных нейронных сетей при прогнозировании финансовых рынков 24
Глава 2. Инвестиционные решения на фондовом и валютном рынках на основе упрощенной картины мира и контекстной памяти – представление в форме искусственных нейронных сетей с предварительной обработкой входных данных 34
2.1.Предварительная обработка входных данных искусственными нейронными сетями при прогнозировании финансовых рынков с помощью метода главных компонент и метода независимых компонент 34
2.2. Прогнозирование финансовых рынков с помощью искусственной нейронной сети, обученной по методу Левенберга-Марквардта и использующей снижение размерности входных данных (упрощение картины мира) 43
2.3. Прогнозирование фондового и валютного рынков с помощью искусственной нейронной сети Хакена, использующей предварительную обработку входных данных в виде формирования контекстной памяти 68
Глава 3. Иллюзия субъективной полноты картины мира, свойственная репрезентативному инвестору, и ее воспроизведение посредством искусственных нейронных сетей, использующих конкурентные механизмы предварительной обработки входных данных 100
3.1.Прогнозирование финансовых рынков с помощью искусственной нейронной сети Кохонена-Хакена, использующей конкурентную обработку входных данных 101
3.2. Прогнозирование фондового и валютного рынков с помощью роевой архитектуры искусственных нейронных сетей, использующей кластеризацию данных в качестве инструмента предварительной обработки 128
Заключение 160
Библиография 166
Приложение. 186
