Sieć neuronowa jako system ekspercki na rynku instrumentów pochodnych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Sieć neuronowa jako system ekspercki na rynku instrumentów pochodnych"

Transkrypt

1 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8.bdas.p Rozdzał 7 Seć neuronoa ako system eksperck na rynku nstrumentó pochodnych Streszczene. Nneszy rozdzał przedstaa zastosoane sec neuronoe do oceny beżące sytuac na rynku pozagełdoym. Opsyana seć neuronoa uczona est na baze kursó hstorycznych rynku autoego ma za zadane skazać odpoedn moment na otarce transakc oraz e rodza. Do tego ceu ykorzystano ednokerunkoą, eoarstoą seć neuronoą, które na eśce naeży dostarczyć zesta yczonych artośc prostych skaźnkó statystycznych użyanych anaze technczne, natomast na yścu zraca ona rekomendoany rodza operac oraz skaźnk ocenaący pradopodobeństo zysku przy e zaarcu dane ch. Seć uczona est programem zenętrznym eksportoana do pku o ustaone strukturze. Samo ykorzystane nauczone sec est natomast może przy użycu ęzyka MQL4 (MetaQuotes Language 4) zntegroanego z ększoścą patform transakcynych dzałaących na rynku nstrumentó pochodnych. Wproadzene Przed aty napopuarneszym formam okoana oszczędnośc da przecętnego obyatea były różnego rodzau okaty termnoe, które som oprocentoanem naepszym przypadku nadążały za nfacą. Dzsa nestorzy ndyduan (detaczn), którzy raz z podnesenem soe śadomośc na temat bankoośc nternetoe, możośc zaerana transakc bezgotókoych, użytkoana kart płatnczych (róneż przez Internet) zauażaą róneż, że ch oszczędnośc mogą stać sę dodatkoym źródłem dochodu. Tym samym ostatnch atach ch okoane na rachunkach umożaących aktyne nestoane zgromadzonych na nch środkó stae sę coraz bardze popuarne. Do takch nestyc można zaczyć nestoane fundusze nestycyne, akce spółek notoanych na gełdze paperó artoścoych, okaty strukturane, nstrumenty pochodne na rynkach zdecentrazoanych oraz ee nnych. Marta Grzanek, Sebastan Woczyk Unersytet Łódzk, Wydzał Matematyk Informatyk, u. Banacha, 9-8 Łódź, Poska ema: Marcn Lzs Unersytet Łódzk, Instytut Studó Informatycznych, u. onstytuc Maa nr 65, 97- Tomaszó Mazoeck, Poska ema: (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

2 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8 M. Grzanek, S. Woczyk, M. Lzs.bdas.p Obecne naększym rynkem fnansoym śata est rynek autoy (Forex). Średne dzenne obroty na tym rynku cały czas rosną przekroczyły uż bony Doaró Amerykańskch. Forex to rynek pozagełdoy, czy tak, który ne posada żadne konkretne okazac, ae stano go seć połączonych ze sobą bankó, domó brokerskch, frm oraz nestoró ndyduanych. Rynek ten obemue som zakresem cały śat dzała przez 4 godzny na dobę 5 dn tygodnu. Rynek autoy stae sę coraz popuarneszy. Ponadto posada kka zaet, które staaą go na dobre pozyc startoe rankngach nestoró. Jedną z nch est łaśce nczym neogranczona czba graczy oraz ch ogromna różnorodność, która spraa, że rynek autoy est nabardze płynnym rynkem fnansoym śata. Operoane na tym rynku ne est obarczone żadnym prozam. Jedyny koszt operac stano różnca pomędzy kursem kupna sprzedaży (spread). Ponadto może est zastosoane dźgn fnansoe (naczęśce :) to bez ponoszena żadnych dodatkoych kosztó. Dae to nestorom możość zeokrotnena zyskó przy zachoanu te same ośc kaptału. Patformy nestycyne Transakce na rynkach autoych zaerane są naczęśce przy użycu tak zanych patform nestycynych. Są nm apkace secoe zarządzane przez domy makerske. Ogromną zaetą apkac tego typu est bezpośredn dostęp do rynku. Przy pomocy apkac przez edno kknęce myszką możemy zaróno otorzyć ak zamknąć zecene. Apkace te stanoą zbór eu narządz ne tyko umożaących zaerane transakc ae róneż spomagaących podemoane decyz oraz automatyczne spomagane zarządzana uż otartym zecenam. Jednym z komponentó ększośc patform est zntegroane narzędze umożaące torzene systemó mechancznych. Systemy take mpementue sę ęzyku MQL4 (MetaQuery Language 4) [9]. Jest to ęzyk przeznaczony specane do torzena strateg, skaźnkó, skryptó oraz bbotek. Mechanzmy dostępne tym ęzyku umożaą łaty dostęp do rynku, do artośc hstorycznych oraz do eu popuarnych skaźnkó anazy technczne. Poza eoma tradycynym rozązanam zarządzana zecenam opartym na metodach anazy technczne może est róneż torzene rozązań bardze yszukanych, do których z całą penoścą można zaczyć zastosoane sztucznych sec neuronoych. Seć neuronoa Sec neuronoe są zborem neuronó zaemne ze sobą połączonych. Ze zgędu na budoę, metody uczena zastosoane yróżna sę kka rodzaó sec neuronoych. Jednym z nch są ednokerunkoe eoarstoe sec neuronoe (por. [4], [5], [6]). Jednokerunkoe sec neuronoe są ykorzystyane do aproksymoana odzoroań. ażde odzoroane cągłe może być z dooną dokładnoścą aproksymoane przez seć neuronoą zaede z edną arstą ukrytą. Jeże chcemy aproksymoać odzoroane necągłe, to róneż możemy do tego ceu użyć sec neuronoe ednokerunkoe. Seć taka mus edyne zaerać odpoedną ość arst ukrytych. Jeże aproksymoane odzoroane ma n punktó necągłośc to możemy e z doona dokładnoścą aproksymoać ednokerunkoa secą neuronoą składaącą sę z (n+) arst ukrytych. 464 (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

3 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8. Zbór uczący zbór testoy Seć neuronoa ako system eksperck na rynku nstrumentó pochodnych.bdas.p Uczene sec neuronoych odbya sę przy ykorzystanu danych uczących. W odnesenu do omaanego probemu edyną możoścą ch uzyskana est ybrane odpoednego reprezentatynego zboru danych hstorycznych pochodzących z obserac rynku autoego. W tym ceu zęto zbór danych hstorycznych da napopuarnesze pary autoe EURUSD z persze połoy 7 roku da okresu pęcomnutoego (M5). Takch okresó przez pół roku est ponad. Da każdego okresu mamy dostępne kka nformac: artość otarca okresu, artość zamknęca, artość nayższą, artość nanższą. Do przygotoana danych uczących da sec neuronoe ykorzystane zostały edyne artośc zamknęca da poszczegónych okresó. Na ch podstae yznaczono zaróno artośc eścoe ak żądane artośc yścoe z sec. W ceu przygotoana zboru uczącego da sec neuronoe podęto próbę przygotoana poedyncze próbk da każdego z pęcomnutoych okresó traktuąc go da uproszczena ako peen moment czasoy. Oczyśce anazuąc dane ska roku ze zgędu na długość okresu można dokonać takego uproszczena. W tym ceu na podstae danych da punktó (będących bezpośredno przed aktuane anazoanym) obczono artośc kku średnch kroczących da różnych długośc okresó, które stały sę podstaą do yznaczena artośc eścoych da sec neuronoe. Natomast na podstae danych z punktó następuących bezpośredno po beżąco anazoanym, podęto próbę ego oceny ako punktu czasoego dobrego do otarca zyskone transakc co mało stanoć yśce z sec neuronoe. W tym ceu borąc dane z koenych punktó czasoych yszukano takego, da którego artość perszy raz odbegła co namne o ppsó (pps ang. prce nterest pont przypadku kursó autoych podaanych z dokładnoścą do czterech mesc po przecnku pps to, artośc bezzgędne) od artośc początkoe. Następne aby ne uczyć sec na sytuacach bez yraźne szansy na zyskoną transakcę usunęto z postałego zboru próbk da których osągnęce zmany nastąpło okrese dłuższym nż. Jeś artość poszła o ppsó górę rekomendoano zaarce transakc kupna, czy otarce tz. pozyc długe, przecnym zaś przypadku zaarce transakc sprzedaży, czy otarce pozyc krótke. Dodatkoo na podstae ośc okresó potrzebnych do osągnęca zmany o zadaną artość yczono skaźnk szacuący pradopodobeństo zysku przy otarcu danego typu transakc. Następne z tak postałego zboru yosoano 5 próbek, które stały sę gotoym zborem uczącym. Zbór testoy est konstruoany ceu spradzena popranośc dzałana nauczone sec neuronoe. Jest generoany taką samą metodą ak zbór uczący ednak zaera nne eementy. Eementam zboru testoego są pary ektoró, z których perszy est ektorem eścoym do sec, zaś drug żądaną artoścą yścoą. Proces spradzana popranośc dzałana sec neuronoe est przeproadzany po zakończenu procedury uczena. Poega on na tym, że yczamy yśce z sec da ektoró pochodzących ze zboru testoego a następne porónuemy e z żądanym artoścam yścoym otrzymuąc tym samym błąd na zborze testoym. danych yśco-.. Teoretyczna konstrukca zboru uczącego Rozpatrzmy zbór szystkch dopuszczanych danych eścoych ych P oraz funkcę f zdefnoane następuąco: D 465 (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

4 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8 M. Grzanek, S. Woczyk, M. Lzs 7 D = [-,] [-,] R P = {,} {,} [,] R f : D P.bdas.p 7 Argumentam funkc f są ektory x D R. Ich artośc obczone są z użycem artośc średnch kroczących da różne ośc okresó (M5). Poszczegóne spółrzędne 7 ektora x = {x,x,,x } odpoadaą średnm: 5,,,, 4, 5 -okresoe. Wartośc ektora x są odegłoścą ppsach (różncą) artośc odpoedne średne od artośc zamknęca beżącym punkce. Wartoścam funkc f są ektory y P R. Persze de spółrzędne ektora y = {y, y, y } mogą przymoać edyne artośc,, które móą o type rekomendoane transakc. Jeś persza z nch est róna druga, to rekomendoaną transakcą est sprzedaż, natomast eś persza z nch est róna druga, to rekomendoaną transakcą est kupno. Trzeca spółrzędna przymue artość skonstruoaną na baze ośc okresó t {,,,} potrzebnych do zmany artośc początkoe o zadaną artość y = ( t) / tym samym est z przedzału [, ]. Zakres zmennośc t ynka z cześneszych założeń o danych. Tabea. Przykładoe próbk uczące przygotoane da sec neuronoe Data x x x x x x x y y y godzna 7--9, : , 4: , 6: W persze próbce dać, że trend est rosnący rekomendoana transakca to kupno to z dość dużym pradopodobeństem zysku (.9). W druge próbce sytuaca est zgoła odrotna. Trzeca zaś próbka przedstaa sytuacę pośredną poaaącą sę przy trendze bocznym, gdze nby rekomendoana est akaś transakca, ae spółczynnk móący o pradopodobeńste zysku est neek.. Budoa sec Seć neuronoa est skonstruoana do aproksymoana odzoroana f. Oznaczmy przez L zbór danych uczących przez ość próbek tym zborze. Zbór L zdefnoany następuąco: L = {(x, y ) D P : f ( x ) = y } da k =,,. k k k k W ceu aproksymoana odzoroana f konstruuemy sec neuronoą, która ma 7 eść, de arsty ukryte składaące sę odpoedno z neuronó oraz neurony arste yścoe. Taka a ne nna ość neuronó została dobrana ynku przeproadzonych dośadczeń oceny zaróno procesu uczena sec ak ynkó e zasto- 466 (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

5 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8 Seć neuronoa ako system eksperck na rynku nstrumentó pochodnych soana. Da skonstruoane sec koneczne est przeproadzene procesu uczena. Uczene sec ednokerunkoe eoarstoe poega na modyfkoanu artośc ag ceem mnmazac funkc błędu. Nech W oznacza ektor ag skonstruoane sec, óczas:.bdas.p W = {,,,,,,7,,,,,,, } Istnee ee metod uczena sec. Jedną z nch est agorytm Levenberga-Marquardta [4], [8], który modyfkue artośc ag tak sposób, aby mnmazoać funkce błędu zdefnoaną następuąco: E ( W ) = ( y out ) k = = gdze: ekość zboru uczącego, y - -ta spółrzędna k-tego zorca, k out - -ta spółrzędna yczonego yśca z sec po podanu k-tego eśca ze zboru k uczącego. Modyfkoane ag odbya sę zgodne ze zorem: W ( n + ) = W () n - J T ( W () n ) J( W ( n) ) k [ + αi] - J T W () n W () n k ( ) gdze: W () n est ektorem ag sec czase n, ( W ( n) ) est ektorem błędu poszczegónych próbek na każdym neurone arste ostatne: ( ( ) T W n ) = [ ]. natomast J est akobanem, czy macerzą perszych pochodnyc h cząstkoych błędu ( ) każde próbk poszczegónych neuronach ostatne arsty - y - out k = k k, =,, po szystkch agach sec: 467 (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

6 .bdas.p M. Grzanek, S. Woczyk, M. Lzs ( ) = W J Ponadto α est parametrem agorytmu zaś I to macerz ednostkoa. Operator oznacza transpozycę macerzy, a macerz odrotną do macerzy. T J J J J Parametr α zaera sę przedzae ( ), est zmenny trakce uczena. Jest on mnożony przez spółczynnk β, > β, eże przypuszczany następny krok zększa artość błędu E danego cześneszym zorem ub dzeony przez β eże przypuszczany następny krok zmnesza tą artość. 4 Wynk Do konstrukc uczena sec ykorzystano program Matab 6.. Uczono seć składaąca sę z 7 eść, neuronó persze arste, neuronó druge arste oraz yść. ażda z trzech arst ma przypsaną sgmodaną funkcę aktyac daną zorem net)) exp( /( φ(net) + =, gdze net oznacza artość sumatora, czy oczyn skaarny ektora eścoego z przyporządkoanym mu ektorem ag. Seć uczono metoda Levenberga-Marquardta stosuąc następuące parametry uczena sec: 468 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8 (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

7 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8 Seć neuronoa ako system eksperck na rynku nstrumentó pochodnych ekość zboru uczącego 5, maksymana ość epok da procesu uczena, - doceoy błąd, który przerya proces uczena e, - gradent ponże którego przeryany est proces uczena - e. Procedura uczena sec ednokerunkoe to procedura modyfkoana artośc ag tak sposób, aby mnmazoać artość błędu. Błąd est okreśony ako funkca, które zmennym są ag sec. Funkca błędu przymue artośc neuemne oraz osąga mnmum gobane róne zero. Ne est to funkca ypukła a co sę z tym ąże, procedura szukana e mnmum gobanego est trudna. Istnee kka metod uczena sec ednokerunkoych. Wybór metody Levenberga- Marquardta został podyktoany ego przeagą nad kasyczną steczną propagacą błędu. Agorytm Levenberga - Marquardta modyfkue ag sposób grupoy, czy po podanu szystkch ektoró uczących. Jest on ednym z nabardze efektynych agorytmó do uczena sec ednokerunkoych, który łączy sobe zbeżność agorytmu Gaussa - Netona bsko mnmum, z metodą naszybszego spadku, która bardzo szybko zmnesza błąd, gdy rozązane est daeke. [8] Proces uczena został przerany automatyczne po 65 epokach. Ponższy rysunek przedstaa zachoane sę błędu trakce trana procesu uczena. Jest to błąd średnokadratoy czony da szystkch eementó zboru uczącego. Na rysunku oś pozoma przedstaa czbę epok uczena, natomast oś ponoe przedstaa błąd obczony da yśca z sec po zakończenu każde epok..bdas.p Rys.. Przebeg procesu uczena. Zaeżność błędu od ośc epok Da nauczone sec neuronoe yczono błąd na zborze uczącym (5-co eementoym). Otrzymano średnokadratoy błąd na pozome e (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

8 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8 M. Grzanek, S. Woczyk, M. Lzs W dasze koenośc skonstruoana seć neuronoa była użyta ako eement prostego systemu automatycznego. W tym ceu yeksportoano ag da nauczone sec do pku o ustaonym formace. Dane te zostały zamportoane ykorzystane ako eement programu napsanego ęzyku MQL4. Wykonany został szereg testó z kkoma parametram oraz zamennym użycem sec neuronoe ub tradycyne metody anazy technczne oparte na anaze średnch kroczących. W uproszczenu metoda ta poega na zachoanu odpoednch zaeżnośc pomędzy średnm []. Jeś średne raz z długoścą okresu rosną to est to sygnał do sprzedaży, natomast eś średne raz z długoścą okresu maeą to est to sygnał do kupna. System dodatkoo był parametryzoany artoścą Stop Loss (zecene zamykaące pozycę po okreśonym kurse, ykorzystyane est do ogranczena strat [7]) oraz Trang Stop (ruchomy stop, nazyany róneż zecenem podążaącym za rynkem [], ykorzystyane przypadku ruchu ceny pożądanym kerunku, pozaa automatyczne redukoać straty ak zachoyać część ypracoanego zysku). System ten dzałał edług następuących zasad: testoą patformą był system transakcyny X-Trader 4. (bud 7) [], do uczena sec ykorzystano środosko Matab (Reease.), szystke transakce dotyczą pary autoe EURUSD, okresem anazy est ednostka 5 mnut, dane ch otarta est tyko edna transakca, szystke transakce zaerane są na. ota ( ot to mara okreśaąca ekość transakc na rynku FOREX, np. da pary EURUSD ot to ), da szystkch transakc oboązue taka sama artość Stop Loss Trang Stop artość zmenana da różnych testó, szystke transakce zamykane są automatyczne na podstae artośc Stop Loss, artość Stop Loss est automatyczne modyfkoana przy pomocy funkc Trang Stop z taką samą artoścą ak artość startoa Stop Loss, kaptał początkoy ynosł USD, szystke testy ykonane zostały na danych hstorycznych z druge połoy 7 r. Przez zysk procentoy naeży rozumeć różncę artośc kaptału końcoego kaptału początkoego podzeoną przez artość kaptału początkoego. Przez zyskoną transakcę naeży rozumeć taką, która ne spoodoała zmneszena kaptału, czy przynosła zysk co namne ysokośc pokryaące koszty zązane z e zaarcem. Tabee koenych koumnach zaeraą ynk testó przeproadzonych z różnym artoścam parametró Stop Loss Trang Stop. Wartośc tego parametru ynosły koeno:, 5, 5, 75 ppsó (5 artośc parametru SL). W koenych erszach umeszczone są dane da testó różnych strateg (5 różnych strateg). Perszy ersz obydu tabekach oznaczony SN dotyczy ynkó systemu eksperckego zbudoanego na baze opsyane sec neuronoe, koene zaś o metodę średnch kroczących czonych da różnych okresó. Ze zgędu na to, że stratege oparte o metody średnch kroczących są pełn determnstyczne to test da każde pary (SL, stratega) ystarczyło ykonać eden raz. Da strateg oparte na sec neuronoe ykonano natomast trzy testy, a tabe umeszczono średną arytmetyczną z uzyskanych ynkó. Stratega oparta o seć neuronoą est nedetermnstyczna, gdyż faze przygotoana sec neuronoe poaa sę osoa ncazaca ag. Wyosoane początkoe artośc ag są punktem startoym da procesu uczena sec. Proces ten za każdym razem może skończyć sę z nnym artoścam ag, a co za tym dze zracać nne artośc yścoe..bdas.p 47 (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

9 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8 Seć neuronoa ako system eksperck na rynku nstrumentó pochodnych Tabea. Zestaene procentoych zyskó da testó z różnym parametram..bdas.p Agorytm \ SL Średna SN -8,% -,9% 4,5% 8,5% 8,7%,9% 5// -84,% -8,%,9% 9,6%,% -5,% //5-4,4% -6,7%,8% -,5% -,% -,% /5/ -,9% -6,4%,7%,% 6,9% -4,% 5// -7,7% -6,6%,5% 7,7% 9,8% -,9% Średna -7,5% -,%,7% 5,% 7,5% -6,5% Tabea. Zestaene procentoe ośc zyskonych transakc. Agorytm \ SL Średna SN,%,9% 4,% 5,% 4,% 8,% 5//,4%,% 6,% 45,7% 47,4% 7,% //5,8%,9%,% 5,5%,%,4% /5/,5%,8% 4,9% 5,6% 46,% 4,% 5// 4,9%,% 8,9% 46,4% 48,8% 8,% Średna,%,4% 6,9% 4,6% 4,8% 5,8% gdze: SL artość Stop Loss Trang Stop, SN seć neuronoa, 5// metoda średnch kroczących da 5, okresó, //5 metoda średnch kroczących da, 5 okresó, /5/ metoda średnch kroczących da, 5 okresó, 5// - metoda średnch kroczących da 5,,,, 4, 5 okresó. 5 Anaza ynkó nosk W tabe zaarte są dane o procentoych zyskach otrzymanych ynku testó da różnych artośc Stop Loss Trang Stop z ykorzystanem różnych strateg. Da artośc SL róne naepszy rezutat otrzymano da sec neuronoe. Był on prae pęcokrotne epszy nż, średn ynk szystkch testoanych strateg. Pommo tak dobrego rezutatu testy da szystkch strateg zakończyły sę stratą. Anaogczna sytuaca mała mesce da artośc SL róne 5. W przypadku SL rónego 5 ynk szystkch strateg zakończyły sę dodatnm zyskem, którego średna artość ynosła,7%. Strategam, których zysk były ększe od średne okazały sę stratege z ykorzystanem sec neuronoe (zysk 4,5%) oraz średnch kroczących 5// (zysk,9%). W przypadku artośc SL róne 75 średne artość zysku ynosły odpoedno 5,5% 7,5%. Strategam, których artość zysku była ększa od artośc średne były stratege SN (zysk 8,5% 8,7%), średnch kroczących 5// (zysk 9,6%,,%) oraz średnch kroczących 5// (zysk 7,7% 9,8%). Podsumouąc można sterdzć, że marę zrostu artośc SL średna artość zysku da przeproadzonych testó rośne. Anazuąc efektyność poszczegónych strateg dać, że średn zysk est dodatna edyne da SN. Da szystkch metod (yątek //5 da SL 5 75) można zaobseroać zrost procentoego zysku marę zrostu artośc SL. 47 (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

10 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8 M. Grzanek, S. Woczyk, M. Lzs Tabea zaera dane o procentoe ośc transakc zyskonych da poszczegónych testó otrzymanych da różnych artośc SL oraz różnych strateg. Nezaeżne od yboru strateg procentoa ość zyskonych transakc da poszczegónych artośc parametru SL oscyue grancach średne. Maksymane odchyena sęgaą co nayże kku punktó procentoych. Anazuąc średną artość ośc zyskonych transakc da poszczegónych artośc SL (nezaeżne od testoane strateg) można poedzeć, że średna ta zrasta raz ze zrostem artośc parametru SL. Można to uzasadnć maeącym udzałem kosztu transakc artośc parametru SL. oszt ten da testoane pary autoe ynosł ppsy. Da testó z parametrem SL rónym ppsó est to %, zaś da testó z parametrem rónym ppsó %. Ważnym cecham przemaaącym za stosoanem systemó automatycznych są: odporność na stres, dzałane zgodne z cześne ustaoną strategą, neuegane emocom (zaróno gdy ygryamy ak przegryamy) []. Systemy automatyczne tym zgędze ne mogą sę rónać naet z dośadczonym nestoram. Istnee ednak eden dość stotny aspekt takego rozązana. Manoce autor systemu mus zyskać do nego take zaufane, aby pozoć mu na automatyczne (ne ymagaące poterdzana) zaerane transakc. Istnee boem możość ykorzystana strateg ako systemu spomagaącego nestoane system przygotoue mesca parametry transakc, a użytkonk e akceptue bądź odrzuca. Take podeśce odbera ednak zampementoane strateg szeke e zaety zązane ze słaboścą udzke psychk. oeną ażną cechą nestora est obektyzm, czy umeętność reane ocena łasnego postępoana. W tym ceu koneczny est dobór kryteró do oceny. Przykładem, który często pogrąża nedośadczonych nestoró est procent zyskonych transakc. Jest on neątpe penym skaźnkem, aczkoek sama przeaga oścoa transakc zyskonych ne oznacza eszcze ygryaące strateg. Przy takm yborze dużą roę gra psychka człoeka dzałaącego strese. Pod płyem emoc ybera on ako skaźnk akośc parametry naprostsze. Ne potrafąc tym samym ocenć struktury artoścoe da poszczegónych transakc zyskonych ub stratnych. W praktyce okazue sę boem, że systemy naepszych nestoró maą yrónaną ość transakc stratnych zyskonych. Jednak przeaga średne artośc zysku nad średną stratą czyn system strategą ygryaącą. Straty są boem ntegraną częścą szekch tego typu systemó []. Podsumouąc zaprezentoany mechanzm użyca sec neuronoych ako automatycznego systemu na gełdze autoe okazał sę mechanzmem skutecznym epszym od anazy technczne ( przykładze reprezentoane przez stratege oparte o metodę średnch kroczących). łopote ednak est ego stosoane z uag na koneczność użyana naprzemenne dóch apkac. Datego ako koeny etap prac tym zakrese panuemy zampementoać bbotekę umożaącą budoane, testoane użytkoane sec neuronoych bezpośredno z pozomu patform transakcynych czy z pozomu ęzyka MQL4 [9]. Umoż to łatesze testoane sec da różnych parametró eścoych oraz przyszłośc być może douczane sec neuronoych na beżąco napłyaącym danym..bdas.p Lteratura. ochan.: Forex praktyce. Vademecum nestora autoego, ONE Press, 6.. Murphy John J.: Anaza technczna rynkó fnansoych, WIG-PRESS, Murphy John J.: Mędzyrynkoa anaza technczna, WIG-PRESS, Ososk S., Sec neuronoe, Ofcyna Wydancza Potechnk Warszaske, (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

11 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8 Seć neuronoa ako system eksperck na rynku nstrumentó pochodnych.bdas.p 5. Rutkoska D., Pńsk M., Rutkosk L., Sec neuronoe, agorytmy genetyczne systemy rozmyte, Wyd. Naukoe PWN, Tadeusecz R., Sec neuronoe, Akademcka Ofcyna Wydancza, Strona atedry Inżyner omputeroe Potechnk Częstochoske strona o MetaQuotes Language strona Domu Makerskego X-Trade Brokers.. - strona Domu Makerskego TMS Brokers. 47 (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

12 Rozdzał monograf: 'Bazy Danych: Rozó metod technoog', ozesk S., Małysak B., asprosk P., Mrozek D. (red.), WŁ 8.bdas.p (c) Copyrght by Potechnka Śąska, Instytut Informatyk, Gce 8

Sztuczne sieci neuronowe

Sztuczne sieci neuronowe Sztuczne sec neuronowe Jerzy Stefanowsk Plan wykładu 1. Wprowadzene 2. Model sztucznego neuronu. 3. Topologe sec neuronowych 4. Reguły uczena sec neuronowych. 5. Klasyfkaca sec neuronowych. 6. Sec warstwowe

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych dr nż Andrze Chylńsk Katedra Bankowośc Fnansów Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawe Zarządzane ryzykem w rzedsęborstwe ego wływ na analzę ołacalnośc rzedsęwzęć nwestycynych w w w e - f n a n s e c o m

Bardziej szczegółowo

UCHWAŁA NR 279/XVIII/2011 Rady Miasta Płocka z dnia 29 grudnia 2011 roku

UCHWAŁA NR 279/XVIII/2011 Rady Miasta Płocka z dnia 29 grudnia 2011 roku UCHWAŁA NR 279/XVIII/2011 Rady Masta Płocka z dna 29 grudna 2011 roku sprae ustalena Regulamnu przyznaana przekazyana stypendó mejskch dla ucznó szkół proadzonych lub dotoanych przez Masto Płock zameldoanych

Bardziej szczegółowo

Ciepło topnienia lodu

Ciepło topnienia lodu Cepło topnena lodu CELE SPIS TREŚCI Obseracja procesu ymany energ toarzyszącego zmane stanu skupena - topnenu. Pomary zman temperatury ody trakce topnena proadzonej do nej znanej masy lodu. Uzyskane dane

Bardziej szczegółowo

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Zagadnene optymalzac zwane problemem plecakowym swą nazwę wzęło z analog do sytuac praktyczne podobne do problemu pakowana plecaka. Chodz o to, by zapakować maksymalne

Bardziej szczegółowo

METODA RÓśNIC SKOŃCZONYCH WYśSZEGO RZĘDU I JEJ ZASTOSOWANIA W JEDNOWYMIAROWYCH PROBLEMACH BRZEGOWYCH MECHANIKI

METODA RÓśNIC SKOŃCZONYCH WYśSZEGO RZĘDU I JEJ ZASTOSOWANIA W JEDNOWYMIAROWYCH PROBLEMACH BRZEGOWYCH MECHANIKI Słaomr Mesk Krakó, dn. -- Mecanka Komputeroa V rok Wydzał InŜyner Lądoe Potecnka Krakoska PRACA DYPLOMOWA METODA RÓśNIC SKOŃCZONYCH WYśSZEGO RZĘDU I J ZASTOSOWANIA W JEDNOWYMIAROWYCH PROBLEMACH BRZEGOWYCH

Bardziej szczegółowo

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO Walenty OWIECZKO WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI A IEPEWOŚĆ WYIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO STRESZCZEIE W artykule przedstaono ynk analzy nepenośc pomaru ybranych cech obektu obrazu cyfroego. Wyznaczono

Bardziej szczegółowo

Biblioteki w Devon Kwestionariusz konsultacyjny

Biblioteki w Devon Kwestionariusz konsultacyjny Bblotek Devon Kestorusz konsultacyny Chcelbyśmy pozć państa poglądy temat proponnych zman dotyczących obu dzała usług bblotych hrabste Devon. Opraclśmy sedem prop, które mał pły ły zakres czynnkó, m.n.:

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja gier sprawiedliwych i niesprawiedliwych poprzez. określanie prawdopodobieństwa.

Konstrukcja gier sprawiedliwych i niesprawiedliwych poprzez. określanie prawdopodobieństwa. Fundacja Centrum Edukacj Obyatelskej, ul. Noakoskego 10, 00-666 Warszaa, e-mal: ceo@ceo.org.l; Akadema ucznoska, Tel. 22 825 04 96, e-mal: au@ceo.org.l; ęcej nformacj:.akademaucznoska.l 1 Konstrukcja ger

Bardziej szczegółowo

Uchwała Nr 279/XVIII/2011 Rady Miasta Płocka z dnia 29 grudnia 2011 roku

Uchwała Nr 279/XVIII/2011 Rady Miasta Płocka z dnia 29 grudnia 2011 roku Uchała Nr 279/XVIII/2011 Rady Masta Płocka z dna 29 grudna 2011 roku sprae ustalena Regulamnu przyznaana przekazyana stypendó mejskch dla ucznó szkół proadzonych lub dotoanych przez Masto Płock zameldoanych

Bardziej szczegółowo

Dobór procesora sygnałowego w konstrukcji regulatora optymalnego

Dobór procesora sygnałowego w konstrukcji regulatora optymalnego Pomary Automatyka Robotyka 10/2008 Dobór procesora sygnałowego w konstrukc regulatora optymalnego Marusz Pauluk Potr Bana Darusz Marchewka Mace Rosół W pracy przedstawono przegląd dostępnych obecne procesorów

Bardziej szczegółowo

2012-10-11. Definicje ogólne

2012-10-11. Definicje ogólne 0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj

Bardziej szczegółowo

WikiWS For Business Sharks

WikiWS For Business Sharks WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Sztuczne sieci neuronowe. Uczenie nienadzorowane (bez nauczyciela) Uczenie nienadzorowane - przykłady

Plan wykładu. Sztuczne sieci neuronowe. Uczenie nienadzorowane (bez nauczyciela) Uczenie nienadzorowane - przykłady Plan yładu Wyład 10: Sec samoorganzuce s na zasadze spółzaodncta Sec samoorganzuace s na zasadze spółzaodncta: uczene nenadzoroane uczene onurencyne reguła WTA reguła WTM antoane etoroe mapa cech Kohonena

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje

Bardziej szczegółowo

7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera

7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera Wocech Grega, Metody Optymalzac 7 Wykład VII: Warunk Kuhna-Tuckera 7 Warunk koneczne stnena ekstremum Rozważane est zadane z ogranczenam nerównoścowym w postac: mn F( x ) x X X o F( x ), o { R x : h n

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej

Bardziej szczegółowo

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

HSC Research Report. Optimization of the decision on the integration. generation with the electrical grid using linear programming HSC/09/03

HSC Research Report. Optimization of the decision on the integration. generation with the electrical grid using linear programming HSC/09/03 HSC/09/03 HSC Research Report Optimization of the decision on the integration of distributed generation ith the electrical grid using linear programming (Optymalizaca decyzi o przyłączeniu rozproszonych

Bardziej szczegółowo

MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop jproko@sgh.waw.pl

MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop jproko@sgh.waw.pl MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Proko roko@sgh.waw.l Statyka dynamka olgoolstyczne struktury rynku. Modele krótkookresowe konkurenc cenowe w olgoolu.. Model ogranczonych mocy rodukcynych ako wyaśnene

Bardziej szczegółowo

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego

Bardziej szczegółowo

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych

Bardziej szczegółowo

BADANIE POTENCJALNEGO POLA ELEKTRYCZNEGO

BADANIE POTENCJALNEGO POLA ELEKTRYCZNEGO BADANIE POTENCJALNEGO POLA ELEKTRYCZNEGO I. Ce ćwczena: zapoznane z metodą wyznaczana n ekwpotencjanych poa eektrycznego da róŝnych układów eektrod. przy zastosowanu wanny eektrotycznej. II. Przyrządy:

Bardziej szczegółowo

Z-ID-408 Finanse przedsiębiorstw Corporate Finance

Z-ID-408 Finanse przedsiębiorstw Corporate Finance KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Naza modułu Naza modułu języku angielskim Oboiązuje od roku akademickiego 20/206 Z-ID-408 Finanse przedsiębiorst Corporate Finance A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE

Bardziej szczegółowo

SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ

SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ AMI, zma 010/011 mgr Krzysztof Rykaczewsk System zalczeń Wydzał Matematyk Informatyk UMK SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ z Analzy Matematycznej I, 010/011 (na podst. L.G., K.L., J.M., K.R.) Nnejszy dokument dotyczy

Bardziej szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja) Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej

Krzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej Krzysztof Borowsk Zastosowane metody wdeł cenowych w analze technczne Wprowadzene Metoda wdeł cenowych została perwszy raz ogłoszona przez Alana Andrewsa 1 w roku 1960. Trzy lne wchodzące w skład metody

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Artur Zaborsk Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Wprowadzene Od ukazana

Bardziej szczegółowo

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadanie teoretyczne XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP WSTĘPNY Zadane teoretyczne Rozwąż dowolne rzez sebe wybrane dwa sośród odanych nże zadań: ZADANIE T Nazwa zadana: Protony antyrotony A. Cząstk o mase równe mase rotonu, ale

Bardziej szczegółowo

WYZNACZENIE ROZKŁADU TEMPERATUR STANU USTALONEGO W MODELU 2D PRZY UŻYCIU PROGRMU EXCEL

WYZNACZENIE ROZKŁADU TEMPERATUR STANU USTALONEGO W MODELU 2D PRZY UŻYCIU PROGRMU EXCEL Zeszyty robemowe Maszyny Eetryczne Nr /203 (98) 233 Andrze ałas BOBRME KOMEL, Katowce WYZNACZENIE ROZKŁADU TEMERATUR STANU USTALONEGO W MODELU 2D RZY UŻYCIU ROGRMU EXCEL SOLVING STEADY STATE TEMERATURE

Bardziej szczegółowo

ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE

ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE Wocech BOŻEJKO Zdzsław HEJDUCKI Marusz UCHROŃSKI Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy przedstawono metodę wykorzystana harmonogramów powykonawczych

Bardziej szczegółowo

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości Podstawowe pojęca procesu pomarowego kreślene jakośc poznana rzeczywstośc Δ zmerzone rzeczywste 17 9 Zalety stosowana elektrycznych przyrządów 1/ 1. możlwość budowy czujnków zamenających werne każdą welkość

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją

Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu Badana operacyne w logstyce zarządzanu produkcą cz. I Andrze Woźnak Nowy Sącz Komtet Redakcyny doc. dr Zdzsława Zacłona przewodncząca, prof. dr hab. nż. Jarosław

Bardziej szczegółowo

Ćw. 2. Wyznaczanie wartości średniego współczynnika tarcia i sprawności śrub złącznych oraz uzyskanego przez nie zacisku dla określonego momentu.

Ćw. 2. Wyznaczanie wartości średniego współczynnika tarcia i sprawności śrub złącznych oraz uzyskanego przez nie zacisku dla określonego momentu. Laboratorum z Podstaw Konstrukcj aszyn - - Ćw.. Wyznaczane wartośc średnego współczynnka tarca sprawnośc śrub złącznych oraz uzyskanego przez ne zacsku da okreśonego momentu.. Podstawowe wadomośc pojęca.

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT

Bardziej szczegółowo

Grupowanie dokumentów XML ze względu na ich strukturę, z wykorzystaniem XQuery

Grupowanie dokumentów XML ze względu na ich strukturę, z wykorzystaniem XQuery Rozdzał 44 Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę, z wykorzystanem XQuery Streszczene. Popularność ęzyka XML oraz ego powszechne użyce spowodowały rozwó systemów przechowuących dokumenty XML.

Bardziej szczegółowo

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI (Wpsue zdaąc przed rozpoczęcem prac) KOD ZDAJĄCEGO ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI CZĘŚĆ II (dla pozomu rozszerzonego) GRUDZIEŃ ROK 004 Czas prac 50 mnut Instrukca dla zdaącego. Proszę sprawdzć, cz zestaw zadań

Bardziej szczegółowo

Ą ś Ę ń ń ń Ć ś ć Ę Ę ż ę ę ż ż ż ź ć ż Ę ś ż ż ż ń ź ż ę Ą ę ę Ć ż ć Ę Ę ż Ó ś ż ż ż ś ż ź ć Ą ś ź ę Ę ń śł ż ę ż ń Ą Ó ń Ę Ż Ę ę ę ż ć ż ń ś ń Ć ń ć żę ś Ę ń ę ś Ę Ę ż ćż ć ę ż Ę ż ś Ę ń ć ś ż Ą ń ż

Bardziej szczegółowo

Algorytmy. i podstawy programowania. eci. Proste algorytmy sortowania tablic. 4. Wskaźniki i dynamiczna alokacja pami

Algorytmy. i podstawy programowania. eci. Proste algorytmy sortowania tablic. 4. Wskaźniki i dynamiczna alokacja pami MAREK GAGOLEWSKI INSTYTUT BADAŃ SYSTEMOWYCH PAN Algorytmy podstawy programowana 4. Wskaźnk dynamczna alokaca pam ec. Proste algorytmy sortowana tablc Matera ly dydaktyczne dla studentów matematyk na Wydzale

Bardziej szczegółowo

1. Komfort cieplny pomieszczeń

1. Komfort cieplny pomieszczeń 1. Komfort ceplny pomeszczeń Przy określanu warunków panuących w pomeszczenu używa sę zwykle dwóch poęć: mkroklmat komfort ceplny. Przez poęce mkroklmatu wnętrz rozume sę zespół wszystkch parametrów fzycznych

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej

Bardziej szczegółowo

OPCJE KOSZYKOWE JAKO NOWOCZESNY INSTRUMENT FINANSOWY ODPOWIADAJĄCY POTRZEBOM RYNKU FINANSOWEGO XXI WIEKU

OPCJE KOSZYKOWE JAKO NOWOCZESNY INSTRUMENT FINANSOWY ODPOWIADAJĄCY POTRZEBOM RYNKU FINANSOWEGO XXI WIEKU Marcin Malinoski marcin.malinoski@prao.uni.roc.pl OPCJE KOZYKOWE JAKO NOWOCZENY INTRUMENT FINANOWY ODPOWIADAJĄCY POTRZEBOM RYNKU FINANOWEGO XXI WIEKU Wstęp Współczesna działalność gospodarcza czy inestycyna

Bardziej szczegółowo

Wymagania wykraczające Wymagania dopełniające Wymagania rozszerzające Wymagania podstawowe Wymagania konieczne

Wymagania wykraczające Wymagania dopełniające Wymagania rozszerzające Wymagania podstawowe Wymagania konieczne PSO KLASA III ZAJĘCIA KOMPUTEROWE Wymagana ykraczające Wymagana dopełnające Wymagana rozszerzające Wymagana podstaoe Wymagana koneczne Sprane obsługuje komputer, posługuje sę myszą klaaturą, poprane nazya

Bardziej szczegółowo

KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE

KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE Adranna Mastalerz-Kodzs Unwersytet Ekonomczny w Katowcach KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE Wprowadzene W dzałalnośc nstytucj fnansowych, takch

Bardziej szczegółowo

Analiza korelacji i regresji

Analiza korelacji i regresji Analza korelacj regresj Zad. Pewen zakład produkcyjny zatrudna pracownków fzycznych. Ich wydajność pracy (Y w szt./h) oraz mesęczne wynagrodzene (X w tys. zł) przedstawa ponższa tabela: Pracownk y x A

Bardziej szczegółowo

Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych Innowacje i implikacje interdyscyplinarne. redakcja ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI

Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych Innowacje i implikacje interdyscyplinarne. redakcja ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI Rola nformatyk w naukach ekonomcznych społecznych Innowace mplkace nterdyscyplnarne redakca ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI Wydawnctwo Wyższe Szkoły Handlowe Kelce 2011 Publkaca wydrukowana została zgodne z materałem

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW ANALIZY FUNDAMENTALNEJ DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH

ZASTOSOWANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW ANALIZY FUNDAMENTALNEJ DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH Adranna Mastalerz-Kodzs Ewa Pośpech Unwersytet Ekonomczny w Katowcach ZASTOSOWANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW ANALIZY FUNDAMENTALNEJ DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH Wprowadzene Zagadnene wyznaczana optymalnych

Bardziej szczegółowo

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym

Bardziej szczegółowo

Ocena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak

Ocena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak Ocena jakoścowo-cenowych strateg konkurowana w polskm handlu produktam rolno-spożywczym dr Iwona Szczepanak Ekonomczne, społeczne nstytucjonalne czynnk wzrostu w sektorze rolno-spożywczym w Europe Cechocnek,

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH

ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Grzegorz PRZEKOTA ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Zarys treśc: W pracy podjęto problem dentyfkacj cykl gełdowych.

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

Analiza danych w biznesie

Analiza danych w biznesie Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Wykład 1 1 Rynki walutowe, kontrakty, akcje 2 Podstawowe definicje związane z rynkiem walutowym 3 Price Action 4 5 Analiza fundamentalna 6 Przykłady systemów

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ZESZYTY AUKOWE UIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO R 394 PRACE KATEDRY EKOOMETRII I STATYSTYKI R 5 004 SEBASTIA GAT Unwersytet Szczec sk KRYTERIA BUDOWY PORTFELI PAPIERÓW WARTO CIOWYCH W OKRESIE BESSY A GIEŁDA

Bardziej szczegółowo

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych dr nż. Zbgnew Tarapata: Optymalzacja decyzj nwestycyjnych, cz.ii 8. Optymalzacja decyzj nwestycyjnych W rozdzale 8, część I przedstawono elementarne nformacje dotyczące metod oceny decyzj nwestycyjnych.

Bardziej szczegółowo

o Puchar Pytii - Wybory Prezydenckie 2015

o Puchar Pytii - Wybory Prezydenckie 2015 Centrum Ba. d ań I oścowych nad Po tyką Unhversytetu Jage o ń s k e go Protokół obrad Kaptuły Konkursu o Puchar Pyt - Wybory Prezydencke 2015 Na posedzenu w dnu 2 czerwca 2015 roku na Wydzae Matematyk

Bardziej szczegółowo

KONKURS OFERT NA WYKONAWCĘ USŁUG SZKOLENIOWYCH NR1/2013/HDT

KONKURS OFERT NA WYKONAWCĘ USŁUG SZKOLENIOWYCH NR1/2013/HDT KONKURS OFERT NA WYKONAWCĘ USŁUG SZKOLENIOWYCH NR1/2013/HDT I. Naza i adres zamaiającego: HDT - POLSKA Sp. z o.o. Ul. Kolejoa 1 46-040 Ozimek II. Przedmiot zamóienia Szkolenia z zakresu umiejętności komunikacyjnych,

Bardziej szczegółowo

Mechanizmy zapewnienia wysokiej dostępności aplikacji. wielowarstwowych korzystających SQL. z relacyjnych baz danych Microsoft SQL.

Mechanizmy zapewnienia wysokiej dostępności aplikacji. wielowarstwowych korzystających SQL. z relacyjnych baz danych Microsoft SQL. Materały konferencyjne Bazy Danych Busness Intellgence Mechanzmy zapenena ysokej dostępnośc aplkacj eloarstoych korzystających z relacyjnych baz danych Mcrosoft SQL 1 Dr nż. Jacek Markus Warszaska Wyższa

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO

ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO Studa Materały. Mscellanea Oeconomcae Rok 6, Nr 2/22 Wydzał Zarządzana Admnstrac Unwersytetu Jana Kochanowskego w Kelcach Z a r z ą d z a n e f n a n s e Rafał Prońko ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010 EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra

Bardziej szczegółowo

STRATEGIA JAGUAR TREND

STRATEGIA JAGUAR TREND STRATEGIA JAGUAR TREND Copyright by Jaguar Trend Forex Team 2010 Żadna częśd tej prezentacji nie może byd kopiowana ani rozpowszechniana bez uprzedniej pisemnej zgody autora. 1 Plan: Strategia Jaguar Trend

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do rynków walutowych

Wprowadzenie do rynków walutowych Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Wykład 1 1 Czym jest Forex? 2 Przykład rachunku 3 Jak grać na giełdzie? 4 Trend i średnie kroczące 5 Język MQL Tematyka wykładów: Ogólne informacje o rynkach

Bardziej szczegółowo

Zadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane

Bardziej szczegółowo

ĺ ĺ ę ĺ ż ż ĺ ś ń ś Ł ś ś ę ń ś ś ś ĺ Ż ś ę ń ę ę ę Ż ś ę ń ń ĺ Ł Ż ęć ś Í ż ĺ Ż ę ż ę ę ĺ ę ę ń ĺ ń ĺ ę ś ť ę ś ť Ě ę ń ę ń ż ę ż ę őż ę ę ő ś Ż ś ś í í í ę ô ę ę Í ę ś ę ń ń Ł ń ż ę ś ś ż ś ę ę í ő ę

Bardziej szczegółowo

Wielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki

Wielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki Welokategoralne systemy uząe sę h zastosowane w bonformatye Rafał Grodzk Welokategoralny system uząy sę (multlabel learnng system) Zbór danyh weśowyh: d X = R Zbór klas (kategor): { 2 } =...Q Zbór uząy:

Bardziej szczegółowo

Wykład IX Optymalizacja i minimalizacja funkcji

Wykład IX Optymalizacja i minimalizacja funkcji Wykład IX Optymalzacja mnmalzacja funkcj Postawene zadana podstawowe dee jego rozwązana Proste metody mnmalzacj Metody teracj z wykorzystanem perwszej pochodnej Metody teracj z wykorzystanem drugej pochodnej

Bardziej szczegółowo

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa

Bardziej szczegółowo

Regulacje i sądownictwo przeszkody w konkurencji między firmami w Europie Środkowej i Wschodniej

Regulacje i sądownictwo przeszkody w konkurencji między firmami w Europie Środkowej i Wschodniej Łukasz Goczek * Regulacje sądownctwo przeszkody w konkurencj mędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej Wstęp Celem artykułu jest analza przeszkód dla konkurencj pomędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej.

Bardziej szczegółowo

Nota 1. Polityka rachunkowości

Nota 1. Polityka rachunkowości Nota 1. Poltyka rachunkowośc Ops przyjętych zasad rachunkowośc a) Zasady ujawnana prezentacj nformacj w sprawozdanu fnansowym Sprawozdane fnansowe za okres od 01 styczna 2009 roku do 31 marca 2009 roku

Bardziej szczegółowo

NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz

NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII Tadeusz Kwlosz Instytut Nafty Gazu, Oddzał Krosno Zastosowane metody statystycznej do oszacowana zapasu strategcznego PMG, z uwzględnenem nepewnośc wyznaczena parametrów

Bardziej szczegółowo

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ], STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:

Bardziej szczegółowo

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ) Załącznk nr 1C do Umowy nr.. z dna.2014 r. ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymane Systemu Kop Zapasowych (USKZ) 1 INFORMACJE DOTYCZĄCE USŁUGI 1.1 CEL USŁUGI: W ramach Usług Usługodawca zobowązany jest

Bardziej szczegółowo

Model IS-LM-BP. Model IS-LM-BP jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak

Model IS-LM-BP. Model IS-LM-BP jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak Ćwczena z Makroekonom II Model IS-LM- Model IS-LM- jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak gospodarka taka zachowuje sę w krótkm okrese, w efekce dzałań podejmowanych w ramach

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE. 1. Problem badawczy

OPTYMALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE. 1. Problem badawczy B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y Z J E Nr 2 2004 Krzysztof PIASECKI* OPTYALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE Wszyste oszty generowane przez prowze malerse są włączone

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji zimowa piętnastka

Regulamin promocji zimowa piętnastka zmowa pętnastka strona 1/5 Regulamn promocj zmowa pętnastka 1. Organzatorem promocj zmowa pętnastka, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 grudna

Bardziej szczegółowo

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4. Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można

Bardziej szczegółowo

Wybrane problemy automatyzacji i robotyzacji procesu spawania w konstrukcjach wielkogabarytowych

Wybrane problemy automatyzacji i robotyzacji procesu spawania w konstrukcjach wielkogabarytowych uka ybrane problemy aumatyzacj robotyzacj elkogabaryych Potr Kuryło*, Mateusz Nagórny** *Unersytet *Unersytet Zelonogórsk, Zelonogórsk, **Lnstal **Lnstal Sp. Sp. z o.o. o.o. Streszczene: opracoanu przedstaone

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie Kapitałem. Paweł Śliwa pawel.sliwa@xtb.pl

Zarządzanie Kapitałem. Paweł Śliwa pawel.sliwa@xtb.pl Zarządzanie Kapitałem Paweł Śliwa pawel.sliwa@xtb.pl 1 ZK a Proces Zarabiania Zarządzanie Kapitałem 30% SYSTEM 10% PSYCHOLOGIA 60% To wszystko składa się na skuteczne transakcje. 2 Zarządzanie Kapitałem

Bardziej szczegółowo

Analiza rezerw na niewypłacone odszkodowania i świadczenia z tytułu ubezpieczeń pozostałych osobowych i majątkowych w oparciu o trójkąty szkód

Analiza rezerw na niewypłacone odszkodowania i świadczenia z tytułu ubezpieczeń pozostałych osobowych i majątkowych w oparciu o trójkąty szkód URZĄD KOMSJ NADZORU UBEZPEZEŃ FUNDUSZY EMERYTALNYH Analza rezerw na newypłacone odszkodowana śwadczena z tytułu ubezpeczeń pozostałych osobowych maątkowych w oparcu o trókąty szkód Departament Systemów

Bardziej szczegółowo

Multifraktalne cechy przep³ywu lokalnej sejsmicznoœci indukowanej na terenie KWK Katowice (GZW)

Multifraktalne cechy przep³ywu lokalnej sejsmicznoœci indukowanej na terenie KWK Katowice (GZW) Przegl¹d Geologczny, vol. 49, nr, 00 Multfraktalne cechy przep³ywu lokalne sesmcznoœc ndukowane na terene KWK Katowce (GZW) Olga Polechoñska* Zbadano multfraktalne w³aœcwoœc rozk³adów epcentrów, czasów

Bardziej szczegółowo

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Katedra Ietycj Faoych Zarządzaa yzykem Aalza Zarządzae Portfelem cz. Dr Katarzya Kuzak Co to jet portfel? Portfel grupa aktyó (trumetó faoych, aktyó rzeczoych), które zotały yelekcjooae, którym ależy zarządzać

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces narodzin i śmierci Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do

Bardziej szczegółowo

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA Problemy jednoczesnego testowana welu hpotez statystycznych ch zastosowana w analze mkromacerzy DNA Konrad Furmańczyk Katedra Zastosowań Matematyk SGGW Plan referatu Testowane w analze mkromacerzy DNA

Bardziej szczegółowo

Szkolimy z pasją. tel.(012)2623040; 0601457926; 0602581731 www.aiki-management.pl

Szkolimy z pasją. tel.(012)2623040; 0601457926; 0602581731 www.aiki-management.pl Szkolmy z pasją Warsztaty Samura Game Godność Przywództwo Integracja Komunkacja Budowane Zespołu Honor Samura Game www.samuragame.org jest unkalną rzucającą wyzwane symulacją z obszaru budowana zespołu

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 10

METODY KOMPUTEROWE 10 MEODY KOMPUEROWE RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSKOWE Poechnka Poznańska Mchał Płokowak Adam Łodgowsk Mchał PŁOKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Konsace nakowe dr nż. Wod Kąko Poznań 00/00 MEODY KOMPUEROWE 0 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE

Bardziej szczegółowo

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki Metody Planowana Eksperymentów Rozdzał 1. Strona 1 z 14 METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW dr hab. nż. Marusz B. Bogack Marusz.Bogack@put.poznan.pl www.fct.put.poznan.pl/cv23.htm Marusz B. Bogack 1 Metody

Bardziej szczegółowo

Energia potencjalna jest energią zgromadzoną w układzie. Energia potencjalna może być zmieniona w inną formę energii (na przykład energię kinetyczną)

Energia potencjalna jest energią zgromadzoną w układzie. Energia potencjalna może być zmieniona w inną formę energii (na przykład energię kinetyczną) 1 Enega potencjalna jest enegą zgomadzoną w układze. Enega potencjalna może być zmenona w nną omę eneg (na pzykład enegę knetyczną) może być wykozystana do wykonana pacy. Sumę eneg potencjalnej knetycznej

Bardziej szczegółowo

ZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE

ZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE Zasady wyznazana depozytów zabezpezaąyh po wprowadzenu do obrotu op w rela lent-buro malerse ZAADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERKIE

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju

Bardziej szczegółowo

Analiza i zarządzanie portfelem studia ZI Przykładowe zadania z minimum programowego 1

Analiza i zarządzanie portfelem studia ZI Przykładowe zadania z minimum programowego 1 Zma 003/004 nalza zarządzane ortelem tuda ZI Przykładoe zadana z mnmum rogramoego 1 UTO: Paeł okta N INTEPETCJĘ POJĘĆ DOCHODU, YZYK I POTFEL EFEKTYWNEGO 1. Który ortel na eno ne jet eektyny: Naza ortela

Bardziej szczegółowo

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI.

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI. EONOMIA MENEDŻERSA Wykład 3 Funkcje rodukcj 1 FUNCJE PRODUCJI. ANAIZA OSZTÓW I ORZYŚCI SAI. MINIMAIZACJA OSZTÓW PRODUCJI. 1. FUNCJE PRODUCJI: JEDNO- I WIEOCZYNNIOWE Funkcja rodukcj określa zależność zdolnośc

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie strategii ewolucyjnej w prognozowaniu tendencji zmian kursu akcji

Zastosowanie strategii ewolucyjnej w prognozowaniu tendencji zmian kursu akcji BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR 31, 2011 Zastosowane strateg ewoucyjnej w prognozowanu tendencj zman kursu akcj Krzysztof MURAWSKI 1, Monka MURAWSKA 2 1 Instytut Teenformatyk Automatyk WAT,

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne

Wprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne Wprowadzene do Sec Neuronowych Sec rekurencyjne M. Czoków, J. Persa 2010-12-07 1 Powtórzene Konstrukcja autoasocjatora Hopfelda 1.1 Konstrukcja Danych jest m obrazów wzorcowych ξ 1..ξ m, gdze każdy pojedynczy

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 3 Finanse II Robert Ślepaczuk. Teoria portfela papierów wartościowych

Ćwiczenia nr 3 Finanse II Robert Ślepaczuk. Teoria portfela papierów wartościowych Ćczea r 3 Fae II obert Ślepaczuk Teora portfela paperó artoścoych Teora portfela paperó artoścoych jet jedym z ajażejzych dzałó ooczeych faó. Dotyczy oa etycj faoych, a przede zytkm etycj dokoyaych a ryku

Bardziej szczegółowo

RAPORT Z PRAKTYKI. Zastosowanie Sztucznych Sieci Neuronowych do wspomagania podejmowania decyzji kupna/sprzedaży na rynku Forex.

RAPORT Z PRAKTYKI. Zastosowanie Sztucznych Sieci Neuronowych do wspomagania podejmowania decyzji kupna/sprzedaży na rynku Forex. Projekt współfinansowane przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach projektu Wiedza Techniczna Wzmocnienie znaczenia Politechniki Krakowskiej w kształceniu przedmiotów

Bardziej szczegółowo

Regulamin promocji 14 wiosna

Regulamin promocji 14 wiosna promocja_14_wosna strona 1/5 Regulamn promocj 14 wosna 1. Organzatorem promocj 14 wosna, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 lutego 2014 do 30

Bardziej szczegółowo

WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO

WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 64 Transpor 28 Tomasz AMBROZIAK, Konrad LEWCZUK Wydzał Transporu Polechnk Warszawske Zakład Logsyk Sysemów Transporowych ul. Koszykowa 75, -662 Warszawa am@.pw.edu.pl;

Bardziej szczegółowo