Sieci neuronowe - dokumentacja projektu
|
|
- Liliana Witek
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Sieci neuronowe - dokumentacja projektu Predykcja finansowa, modelowanie wskaźnika kursu spółki KGHM. Piotr Jakubas Artur Kosztyła Marcin Krzych Kraków 2009
2 1. Sieci neuronowe - dokumentacja projektu Część teoretyczna Cel projektu Podobne projekty Dane wejściowe Prototypowanie Algorytm Wnioski Część praktyczna Wykorzystane narzędzia i biblioteki... 7
3 Część teoretyczna Cel projektu Celem projektu było stworzenie narzędzia do predykcji kursów akcji spółki KGHM notowanej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. Narzędzie z założenia miało być oparte na sztucznych sieciach neuronowych. Narzędzie nie ma przewidywać dokładnego kursu indeksu, lecz pomagać inwestorowi w zajęciu odpowiedniej pozycji (krótkiej, długiej, bez zmian) dla danej sesji giełdowej. Podobne projekty W trakcie analizy możliwości realizacji projektu natrafiliśmy na kilka ciekawych artykułów opisujących podobne problemy. Najciekawszym okazał się artykuł 1 doktoranta AGH, jednak był ukierunkowany na nieco inny cel. Dane wejściowe Do realizacji zadania przystąpiliśmy analizując dostępne w internecie dane. Staraliśmy się wyodrębnić te najbardziej znaczące i wpływające na kurs spółki czynniki (kursy surowców, kursy indeksów giełdowych z USA, Chin), a także te teoretycznie nie znaczące (parametry pogody). Do zebrania danych napisaliśmy skrypty w Bash'u i wykorzystaliśmy moduł Zend_Http frameworka Zend. Dane zebraliśmy z różnych źródeł internetowych, m.in pogoda - srebro - miedź Prototypowanie Przed przystąpieniem do budowy ostatecznej wersji sieci, stworzyliśmy wiele prototypów, które okazywały się bardziej lub mniej użyteczne. Budowa sieci neuronowej rozwiązującej podany problem jest zadaniem wysoce skomplikowanym. Wybranie najlepszych parametrów dla sieci jest zadaniem polioptymalizacyjnym. Dla przykładu: zmiana tylko jednego parametru (Delay) z wartości 5 na 4 skutkowała znaczącą poprawą i zmiejszeniem błędu podczas uczenia sieci (wykresy poniżej). 1.
4 Poniżej znajduje się zestawienie wykresów z parametrem delay równym 4 i 3. Można zauważyć, że poprawa nauki nie jest już tak znacząca jak w przypadku powyżej.
5 Przykład powyżej pokazuje, że zadanie znalezienia odpowiedniej struktury sieci i wyodrębnienia odpowiednich danych wejściowych nie jest zadaniem trywialnym. Prototyp sieci opracowywano na różnych zbiorach danych. Obserwacja jaką uczyniono, jest taka, że przy analize całości danych (od 1997 roku) sieć uczy się lepiej i popełnia około 2 razy mniejszy błąd niż przy nauce na danych tylko z 2008 roku. Algorytm Do realizacji algorytmu predykcji wykorzystaliśmy narzędzie JOONE 2, dzięki kilku powodom: sieć mogła powstać w rozsądnie krótkim czasie, mogliśmy sprawdzić i przetestować wiele sieci i wybrać tą najbardziej odpowiednią, swoje wysiłki skupiliśmy maksymalnie na postawionym problemie, a nie technologii jego rozwiązania jest darmowe Do budowy odpowiedniej struktury sieci wykorzystywaliśmy dane z od 1997 roku (od początku historii notowań spółki KGHM). Sieć posiada: 13 neuronów wejściowych 2 warstwy ukryte 1 neuron wyjściowy Do warstwy wejściowej sieci, podajemy następujące dane dla danego dnia: n ostatnich kursów spółki KGHM kursy fixingowe miedzi z London Metal Exchange 2.
6 n ostatnich kursów otwarcia i zamknięcia indeksu WIG20 minimalne i maksymalne kursy indeksu WIG20 Nauczyciel dostaje również rzeczywiste kursy spółki KGHM, celem walidacji otrzymanych rezultatów. Liczbę n wyznaczyliśmy doświadczalnie, na podstawie obserwacji skuteczności uczenia się sieci. Sieć najlepiej uczy się dla n=4. Neurony wejściowe wymagają danych z przedziału [0,1] dlatego wymagana jest normalizacja danych wejściowych i ich denormalizacja przed wyświetleniem na wykresie czy wpisaniu do pliku. Bloki delay są odpowiedzialne za dostarczenie neuronom zbioru danych o mocy n. Dzięki temu neuron dostaje dane na przykład kursu spółki KGHM z n ostatnich dni. Sprawdziliśmy również dane: pogodowe (temperatura, ciśnienie, wilgotność) w Londynie i Minquin (Chiny) ilość newsów z nytimes.com kursy fixingowe srebra Powyższe dane nie poprawiały błędu uczenia się sieci neuronowej. Wpływały destrukcyjnie na wyniki. Najmniejszy błąd podczas nauki sieci wynosił Niestety nawet tak niski błąd w trakcie nauki, powodował, że przy sprawdzaniu możliwości sieci, sieć ta nie dawała spodziewanych wyników. Wniosek: sieć nie została nauczona rozpoznawać trendy, mimo że błąd uczenia był mały. Wnioski Wybrane narzędzie JOONE pokazało nam, że ma duży potencjał, lecz wymaga jeszcze dużej ilości pracy, aby stało się narzędziem intuicyjnym, wygodnym i przyjaznym użytkownikowi. Z powodu samoistnych zmian parametrów niektórych bloków, proces tworzenia odpowiedniej struktury sieci zajął więcej czasu niż powienien. Osiągnięte wyniki nie są dla nas satysfakcjonujące. Stworzone przez nas sieci nie były w stanie poradzić sobie z dokładną predykcją kursów, prawdopodobnie z następujących powodów (jednego lub wielu): brak istotnej korelacji między wskaźnikami pogody, ilością newsów na nytimes.com czy kursem srebra, a kursem KGHMu zakłocał uczenie się sieci, wprowadzając zbędny zamęt, GPW jest małą giełdą, dodatkowo mało stabilną, silnie zależną od wyników najważniejszych giełd światowych, w 2008 roku dał się we znaki ogromny kryzys, który duże odzwierciedlenie miał m.in. w kursach indeksów giełdowych całego świata, nasza sieć nie miała dostępu do informacji na temat kryzysu poza informacjami opisanymi w sekcji "Dane wejściowe" predykcja kursów jest zadaniem skomplikowanym i wielu naukowców próbowało rozwiązać przedstawiony problem wybrana przez nas struktura sieci nie była odpowiednia dla tego zagadnienia i sieć niepoprawnie klasyfikowała podane jej dane KGHM jest spółką z udziałem kapitału Skarbu Państwa, powoduje to częściowe upolitycznienie firmy i wpływu na jej decyzje strategiczne i taktyczne, które
7 wpływają potem odpowienio na kurs akcji. Stworzona przez nas sieć nie zna realiów polskiej polityki, dlatego nie mogła uwzględniać zdarzeń politycznych. Mimo iż nie znaleźliśmy sposobu na dokładną predykcję kursu spółki KGHM, przetestowaliśmy wiele konfiguracji sieci i danych wejściowych, które nie dają pożądanych wyników, dzięki temu można wykluczyć je z dalszych badań naukowych. Część praktyczna Wykorzystane narzędzia i biblioteki W naszym projekcie wykorzystaliśmy poniższe narzędzia: Faza zbierania danych skrypty Bash'a do pobrania danych z finance.yahoo.com, gielda.gazeta.pl, itp Zend_Http do pobierania danych nt cen surowców, pogody itp skrypty PHP do parsowania i formatowania danych Faza badania narzędzi Statistica niestety nie udało nam się "dogadać" ze statisticą JOONE, Faza prototypowania i tworzenia sieci neuronowej JOONE
Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego
Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego Dorota Witkowska Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Wprowadzenie Sztuczne
Bardziej szczegółowoSieci neuronowe w Statistica
http://usnet.us.edu.pl/uslugi-sieciowe/oprogramowanie-w-usk-usnet/oprogramowaniestatystyczne/ Sieci neuronowe w Statistica Agnieszka Nowak - Brzezińska Podstawowym elementem składowym sztucznej sieci neuronowej
Bardziej szczegółowoProjekt Sieci neuronowe
Projekt Sieci neuronowe Chmielecka Katarzyna Gr. 9 IiE 1. Problem i dane Sieć neuronowa miała za zadanie nauczyć się klasyfikować wnioski kredytowe. W projekcie wykorzystano dane pochodzące z 110 wniosków
Bardziej szczegółowoZastosowania sieci neuronowych
Zastosowania sieci neuronowych aproksymacja LABORKA Piotr Ciskowski zadanie 1. aproksymacja funkcji odległość punktów źródło: Żurada i in. Sztuczne sieci neuronowe, przykład 4.4, str. 137 Naucz sieć taką
Bardziej szczegółowoNEURAL NETWORK ) FANN jest biblioteką implementującą SSN, którą moŝna wykorzystać. w C, C++, PHP, Pythonie, Delphi a nawet w środowisku. Mathematica.
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do rozpoznawania języków: polskiego, angielskiego i francuskiego Tworzenie i nauczanie sieci przy pomocy języka C++ i biblioteki FANN (Fast Artificial Neural
Bardziej szczegółowoObrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego
IBS PAN, Warszawa 9 kwietnia 2008 Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego mgr inż. Marcin Jaruszewicz promotor: dr hab. inż. Jacek Mańdziuk,
Bardziej szczegółowoPOLSKI RYNEK AKCJI W 2014 ROKU
Dr hab. Eryk Łon POLSKI RYNEK AKCJI W 2014 ROKU sytuacja bieżąca i perspektywy 23 kwietnia 2014 r. Plan prezentacji: 1. Sytuacja bieżąca w świetle cyklu prezydenckiego w USA 2. WIG spożywczy jako barometr
Bardziej szczegółowoALGORYTMY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
ALGORYTMY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Sieci neuronowe 06.12.2014 Krzysztof Salamon 1 Wstęp Sprawozdanie to dotyczy ćwiczeń z zakresu sieci neuronowych realizowanym na przedmiocie: Algorytmy Sztucznej Inteligencji.
Bardziej szczegółowoProjektowanie systemu krok po kroku
Rozdział jedenast y Projektowanie systemu krok po kroku Projektowanie systemu transakcyjnego jest ciągłym szeregiem wzajemnie powiązanych decyzji, z których każda oferuje pewien zysk i pewien koszt. Twórca
Bardziej szczegółowoOcena nadzoru właścicielskiego Rating PINK 2010Y
Ocena nadzoru właścicielskiego Rating PINK 2010Y analiza danych na dzień 20 czerwca 2011 roku W tym tygodniu Polski Instytut Nadzoru Korporacyjnego (PINK) postanowił po raz pierwszy opublikować stopy zwrotu
Bardziej szczegółowoSieci neuronowe w Statistica. Agnieszka Nowak - Brzezioska
Sieci neuronowe w Statistica Agnieszka Nowak - Brzezioska Podstawowym elementem składowym sztucznej sieci neuronowej jest element przetwarzający neuron. Schemat działania neuronu: x1 x2 w1 w2 Dendrites
Bardziej szczegółowoTemat: Sztuczne Sieci Neuronowe. Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE
Temat: Sztuczne Sieci Neuronowe Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE Dr inż. Barbara Mrzygłód KISiM, WIMiIP, AGH mrzyglod@ agh.edu.pl 1 Wprowadzenie Sztuczne sieci neuronowe
Bardziej szczegółowohttp://analizy-rynkowe.pl/ile-wynosila-sredniaprocentowa-zmiana-kursu-akcji-spolki-po-
Szanowni Państwo!, Nazywam się Sławomir Kłusek Moje zainteresowania zawodowe koncentrują się na tematyce rynku kapitałowego. W przyszłości pracowałem w instytucjach finansowych. Byłem też komentatorem,,gazety
Bardziej szczegółowoZastosowania sieci neuronowych
Zastosowania sieci neuronowych klasyfikacja LABORKA Piotr Ciskowski zadanie 1. klasyfikacja zwierząt sieć jednowarstwowa żródło: Tadeusiewicz. Odkrywanie własności sieci neuronowych, str. 159 Przykład
Bardziej szczegółowoINWESTYCJE ALTERNATYWNE NA POLSKIM RYNKU KAPITAŁOWYM
Monika Hadaś-Dyduch Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach INWESTYCJE ALTERNATYWNE NA POLSKIM RYNKU KAPITAŁOWYM 1. Inwestycje alternatywne Inwestycje alternatywne to inwestycje, których pozytywny wynik nie
Bardziej szczegółowoInwestowanie w IPO ile można zarobić?
Inwestowanie w IPO ile można zarobić? W poprzednich artykułach opisano w jaki sposób spółka przeprowadza ofertę publiczną oraz jakie może osiągnąć z tego korzyści. Teraz należy przyjąć punkt widzenia Inwestora
Bardziej szczegółowoIndeksy: Nikkei 225, S&P 500, Nasdaq 100. Kurs z:
Komentarz dzienny Czwartek, 10 maja 2007r. Indeksy: Nikkei 225, S&P 500, Nasdaq 100 Towar: złoto Indeksy/Towar Kurs z: 2007-05-10 2007-05-09 Dzienna stopa zwrotu Nikkei 225 17745 17737 0,05% SP 500 1498,3
Bardziej szczegółowoTest wskaźnika C/Z (P/E)
% Test wskaźnika C/Z (P/E) W poprzednim materiale przedstawiliśmy Państwu teoretyczny zarys informacji dotyczący wskaźnika Cena/Zysk. W tym artykule zwrócimy uwagę na praktyczne zastosowania tego wskaźnika,
Bardziej szczegółowoMarket Multiples Review
Sierpień Market Multiples Review Sektor energetyczny Charakterystyka sektora sektor energetyczny Zapraszamy Państwa do zapoznania się z raportem Market Multiples Review na temat kształtowania się mnożników
Bardziej szczegółowoSieci neuronowe jako sposób na optymalizacje podejmowanych decyzji. Tomasz Karczyoski Wydział W-08 IZ
optymalizacje podejmowanych decyzji Tomasz Karczyoski Wydział W-08 IZ Czym są sieci neuronowe Struktura matematycznych oraz programowy lub sprzętowy model, realizujących obliczenia lub przetwarzanie sygnałów
Bardziej szczegółowoSztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe
PB, 2009 2010 Sztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe Projekt 1 Stwórz projekt implementujący jednokierunkową sztuczną neuronową złożoną z neuronów typu sigmoidalnego z algorytmem uczenia
Bardziej szczegółowoSpis treści. Część I Diagramy języka UML 2.1 11. Wstęp 7. Rozdział 1. Studia przypadków 13. Rozdział 2. Diagramy przypadków użycia 29
Spis treści Wstęp 7 Część I Diagramy języka UML 2.1 11 Rozdział 1. Studia przypadków 13 1.1. Składanie zleceń przez Dom Maklerski 13 1.2. System Informatyczny GPW 16 1.3. Integracja systemów firm z systemem
Bardziej szczegółowoZastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Ewa Wołoszko Praca pisana pod kierunkiem Pani dr hab. Małgorzaty Doman Plan tego wystąpienia Teoria Narzędzia
Bardziej szczegółowoPrace magisterskie 1. Założenia pracy 2. Budowa portfela
1. Założenia pracy 1 Założeniem niniejszej pracy jest stworzenie portfela inwestycyjnego przy pomocy modelu W.Sharpe a spełniającego następujące warunki: - wybór akcji 8 spółek + 2 papiery dłużne, - inwestycja
Bardziej szczegółowo24-miesięczna lokata strukturyzowana Wielka 20-tka
24-miesięczna lokata strukturyzowana Wielka 20-tka Okres subskrypcji: 25.05.2010-08.06.2010 Okres trwania lokaty: 9.06.2010-08.06.2012 Aktywo bazowe: kontrakt terminowy na WIG20 Minimalna kwota wpłaty:
Bardziej szczegółowoOPROGRAMOWANIE WSPOMAGAJĄCE ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI. PLANOWANIE ZADAŃ I HARMONOGRAMÓW. WYKRESY GANTTA
OPROGRAMOWANIE WSPOMAGAJĄCE ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI. PLANOWANIE ZADAŃ I HARMONOGRAMÓW. WYKRESY GANTTA Projekt to metoda na osiągnięcie celów organizacyjnych. Jest to zbiór powiązanych ze sobą, zmierzających
Bardziej szczegółowoDokumentacja Końcowa
Metody Sztucznej Inteligencji 2 Projekt Prognozowanie kierunku ruchu indeksów giełdowych na podstawie danych historycznych. Dokumentacja Końcowa Autorzy: Robert Wojciechowski Michał Denkiewicz Wstęp Celem
Bardziej szczegółowoPROCESY KOMUNIKACJI Z KANDYDATAMI W EMPLOYER BRANDING. Magdalena M. STUSS Izabela STAŃCZYK Anna WZIĄTEK-STAŚKO
PROCESY KOMUNIKACJI Z KANDYDATAMI W EMPLOYER BRANDING Magdalena M. STUSS Izabela STAŃCZYK Anna WZIĄTEK-STAŚKO CEL I OBSZAR BADAŃ Celem badawczym była analiza zewnętrznych narzędzi employer brandingu stosowanych
Bardziej szczegółowoWstęp do sieci neuronowych, wykład 6 Wsteczna propagacja błędu - cz. 3
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 6 Wsteczna propagacja błędu - cz. 3 Andrzej Rutkowski, Maja Czoków, Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2018-11-05 Projekt
Bardziej szczegółowoWstęp do teorii sztucznej inteligencji Wykład III. Modele sieci neuronowych.
Wstęp do teorii sztucznej inteligencji Wykład III Modele sieci neuronowych. 1 Perceptron model najprostzszy przypomnienie Schemat neuronu opracowany przez McCullocha i Pittsa w 1943 roku. Przykład funkcji
Bardziej szczegółowoAnaliza zależności liniowych
Narzędzie do ustalenia, które zmienne są ważne dla Inwestora Analiza zależności liniowych Identyfikuje siłę i kierunek powiązania pomiędzy zmiennymi Umożliwia wybór zmiennych wpływających na giełdę Ustala
Bardziej szczegółowoRynek akcji z ochroną kapitału
Rynek akcji z ochroną kapitału db Obligacja WIG20 3-letnia obligacja strukturyzowana powiązana z indeksem WIG20 A Passion to Perform. Nowa jakość w inwestycjach giełdowych Polska gospodarka znajduje się
Bardziej szczegółowoEkonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Młody inwestor na giełdzie Strategie inwestycyjne Grzegorz Kowerda EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Młody inwestor na giełdzie Strategie inwestycyjne Grzegorz Kowerda Uniwersytet w Białymstoku 8 maja 2014 r. Początki giełdy przodek współczesnych giełd to rynek (jarmark,
Bardziej szczegółowoAnaliza techniczna. Motto dnia: Nie odniesiemy sukcesu, jeśli nie będziemy umieli przerywać krwawienia, które zjada nam zysk.
Motto dnia: Nie odniesiemy sukcesu, jeśli nie będziemy umieli przerywać krwawienia, które zjada nam zysk. Kontrakty terminowe FW20Z12 Wykres dzienny FW20Z12 Trend spadkowy Sygnał odwrócenia - 2362 Wykres
Bardziej szczegółowoStudenckie Koło Naukowe Rynków Kapitałowych. Nikkei
Nikkei Giełda w Japonii wciąż znajduje się pod panowaniem byków. Jednak dzisiejsze otwarcie na poziomie 17334 było zbyt wysokie do utrzymania, tym samym otwarcie sesji otrzymało również tytuł najwyższej
Bardziej szczegółowoSpecjalny Raport Portalu Inwestycje-Gieldowe.pl Zmiana systemu WARSET na UTP
Specjalny Raport Portalu Inwestycje-Gieldowe.pl Zmiana systemu WARSET na UTP Spis treści System znany z NYSE Euronext także na GPW...2 Skrócenie czasu notowań...3 Zmiany w zleceniach giełdowych...4 1.Nowości
Bardziej szczegółowoZACHODNIOPOMORSKI UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNY W SZCZECINIE
ZACHODNIOPOMORSKI UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNY W SZCZECINIE INSTYTUT TECHNOLOGII MECHANICZNEJ Metody Sztucznej Inteligencji Sztuczne Sieci Neuronowe Wstęp Sieci neuronowe są sztucznymi strukturami, których
Bardziej szczegółowoUchwała Nr 1267/2010 Zarządu Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. z dnia 1 grudnia 2010 r.
Uchwała Nr 1267/2010 Zarządu Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. z dnia 1 grudnia 2010 r. w sprawie zmiany godzin odbywania sesji giełdowej, harmonogramu notowań, godzin przekazywania raportów
Bardziej szczegółowoGrupa LOTOS od ponad 10 lat na GPW
Grupa LOTOS od ponad 10 lat na GPW Akcje Grupy LOTOS notowane są na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (GPW) od czerwca 2005 roku. Znajdujemy się w indeksie WIG20, czyli 20 największych
Bardziej szczegółowoInformacje Giełdowe w Aplikacji Mobilnej. Instrukcja dla użytkowników z systemem Windows Phone
Informacje Giełdowe w Aplikacji Mobilnej Instrukcja dla użytkowników z systemem Windows Phone INFORMACJE GIEŁDOWE INFORMACJE GIEŁDOWE umożliwiają obserwację opóźnionych o co najmniej 15 minut notowań instrumentów
Bardziej szczegółowoPrognozowanie kierunku ruchu indeksów giełdowych na podstawie danych historycznych.
Metody Sztucznej Inteligencji 2 Projekt Prognozowanie kierunku ruchu indeksów giełdowych na podstawie danych historycznych. Autorzy: Robert Wojciechowski Michał Denkiewicz Mateusz Gągol Wstęp Celem projektu
Bardziej szczegółowo18-MIESIĘCZNE CERTYFIKATY STRUKTURYZOWANE IBV ZŁOTO I SREBRO OPARTE NA NOTOWANIACH SUROWCÓW: ZŁOTA I SREBRA
18-MIESIĘCZNE CERTYFIKATY STRUKTURYZOWANE IBV ZŁOTO I SREBRO OPARTE NA NOTOWANIACH SUROWCÓW: ZŁOTA I SREBRA Wyniki obserwacji notowań Surowców wchodzących w skład Instrumentu bazowego dla Certyfikatów:
Bardziej szczegółowoAnaliza praktyk zarządczych i ich efektów w zakładach opieki zdrowotnej Województwa Opolskiego ROK 2008 STRESZCZENIE.
Analiza praktyk zarządczych i ich efektów w zakładach opieki zdrowotnej Województwa Opolskiego ROK 2008 STRESZCZENIE Marcin Kautsch Opracowanie dla Urzędu Marszałkowskiego Województwa Opolskiego Kraków,
Bardziej szczegółowoBadacze zbudowali wiele systemów technicznych, naśladujących w komputerze ludzki mózg. Najbardziej pożyteczne okazały się sieci neuronowe.
Naśladując w komputerze ludzki mózg staramy się połączyć zalety komputera (dostępność i szybkość działania) z zaletami mózgu (zdolność do uczenia się) informatyka + 2 Badacze zbudowali wiele systemów technicznych,
Bardziej szczegółowoBarometr Podaży i Popytu.
Barometr Podaży i Popytu. To nowa funkcjonalna cecha oprogramowania TSG oparta na dwóch, unikalnych koncepcjach. Pierwsza z nich, to arbitralny podział obrotu na umowną klasyfikację kupna i sprzedaży.
Bardziej szczegółowoi inwestowania w biznesie
Podstawy finansów i inwestowania w biznesie Wprowadzenie do wykładu Prowadzący dr inż. Marta Kraszewska pokój 216, II pę piętro, budynek C3 e-mail: martak@agh.edu.pl www: home.agh.edu.pl/ edu pl/~martak
Bardziej szczegółowoMarket Multiples Review
Czerwiec 212 Market Multiples Review 2 211 Przemysł materiałów budowlanych Charakterystyka sektora przemysł materiałów budowlanych Zapraszamy Państwa do zapoznania się z raportem Market Multiples Review
Bardziej szczegółowoWykorzystanie sztucznej inteligencji do prognozowania notowań Warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych. opiekun: dr A. Wojna.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do prognozowania notowań Warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych opiekun: dr A. Wojna Łukasz Kowalski 1. Świece japońskie Plan prezentacji Plan prezentacji 1. Świece
Bardziej szczegółowoAutomatyka i Robotyka, V rok. promotor: dr Adrian Horzyk. Kraków, 3 czerwca System automatycznego rozpoznawania
Automatyka i Robotyka, V rok Kraków, 3 czerwca 2009 promotor: dr Adrian Horzyk 1 2 i problemy 3 4 Technologie 5 Wyniki 6 Podział biometrii 7 cech opisujących parametry ludzi - A. K. Jain uniwersalność
Bardziej szczegółowoS O M SELF-ORGANIZING MAPS. Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor
S O M SELF-ORGANIZING MAPS Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor Podstawy teoretyczne Map Samoorganizujących się stworzył prof. Teuvo Kohonen (1982 r.). SOM wywodzi się ze sztucznych sieci neuronowych.
Bardziej szczegółowoOptymalny portfel inwestycyjny na wyciągnięcie ręki
Optymalny portfel inwestycyjny na wyciągnięcie ręki db Magiczna Trójka 3-letnia obligacja strukturyzowana powiązana z rynkiem akcji, pieniężnym, towarowym oraz nieruchomości A Passion to Perform. Profesjonalne
Bardziej szczegółowoNazwy skrócone opcji notowanych na GPW tworzy się w następujący sposób: OXYZkrccc, gdzie:
Opcje na GPW (III) Na warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych notuje się opcje na WIG20 i akcje niektórych spółek o najwyższej płynności. Każdy rodzaj opcji notowany jest w kilku, czasem nawet kilkunastu
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU PRZY UŻYCIU SIECI NEURONOWYCH**
Górnictwo i Geoinżynieria Rok 31 Zeszyt 3 2007 Dorota Pawluś* PROGNOZOWANIE OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU PRZY UŻYCIU SIECI NEURONOWYCH** 1. Wstęp Eksploatacja górnicza złóż ma niekorzystny wpływ na powierzchnię
Bardziej szczegółowoSpecyfikacja narzędzi analizy technicznej w projekcie
Specyfikacja narzędzi analizy technicznej w projekcie Poniższy dokument opisuje parametry poszczególnych narzędzi analizy technicznej, na podstawie których generowane są sygnały kupna i sprzedaży spółek
Bardziej szczegółowoPolitechnika Lubelska
Politechnika Lubelska Wydział Zarządzania i Podstaw Techniki Temat: Sieć neuronowa do klasyfikacji rodzaju węgla kamiennego. Prowadzący: Wykonał: Dr Popko Artur Marek Harasimiuk ETI 5.3. (gr. lab. 5.5)
Bardziej szczegółowoDYWIDENDY. Łukasz Porębski Dyrektor ds. Analiz Giełdowych
DYWIDENDY Łukasz Porębski Dyrektor ds. Analiz Giełdowych Podstawowe prawa akcjonariuszy: 1) Prawo do dywidendy - prawo do udziału w zyskach spółki 2) Prawo poboru - prawo do zakupu akcji nowej emisji 3)
Bardziej szczegółowoBiuro Maklerskie Alior Bank SA infolinia Data publikacji raportu: 25 sierpnia 2009 r.
Aktualizacja Analiza techniczna - ciekawe spółki Azoty Tarnów 17,47 zł 18,34 zł 4,98% 17,16 zł Data publikacji raportu: 25 sierpnia 2009 r. ATT (18.4600, 18.7500, 18.3200, 18.3400, +0.04000) 19,40 19.5
Bardziej szczegółowoGIEŁDA PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH
GIEŁDA PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE S.A. KONTRAKTY TERMINOWE NA INDEKS WIG20 Z MNOŻNIKIEM 20 ZŁ -1- Zmiany w kontraktach terminowych na WIG20 W dniu 23 września 2013 r. GPW wprowadziła do obrotu
Bardziej szczegółowoRynek NewConnect Skuteczne źródło finansowania
Twój czas Twój Kapitał Gdańsk, 15 czerwca 2011 r. Rynek NewConnect Skuteczne źródło finansowania Maciej Richter Partner Zarządzający Grant Thornton Frąckowiak 2011 Grant Thornton Frąckowiak. Wszelkie prawa
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWEJ DO BADANIA WPŁYWU WYDOBYCIA NA SEJSMICZNOŚĆ W KOPALNIACH WĘGLA KAMIENNEGO. Stanisław Kowalik (Poland, Gliwice)
WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWEJ DO BADANIA WPŁYWU WYDOBYCIA NA SEJSMICZNOŚĆ W KOPALNIACH WĘGLA KAMIENNEGO Stanisław Kowalik (Poland, Gliwice) 1. Wprowadzenie Wstrząsy podziemne i tąpania występujące w kopalniach
Bardziej szczegółowoIndeks WIG20dvp. grudzień 2018 r.
grudzień 2018 r. WIG20dvp należy do tzw. indeksów dywidend i jest obliczany tylko i wyłącznie na podstawie dochodów z dywidend pieniężnych wypłacanych przez spółki wchodzące w skład indeksu WIG20; Do jego
Bardziej szczegółowoZastosowania sieci neuronowych predykcja - giełda
Zastosowania sieci neuronowych predykcja - giełda LABORKA Piotr Ciskowski AKCJE INDEKS WIG20 plik giełda-wig.xlsx : dane: indeks WIG od 1991 do 2005 ok. 3000 sesji bez ostatniej szalonej hossy dla każdej
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE ANALIZY TECHNICZNEJ W PROCESIE PODEJMOWANIA DECYZJI INWESTYCYJNYCH NA PRZYKŁADZIE KGHM POLSKA MIEDŹ S.A.
Uniwersytet Wrocławski Wydział Prawa, Administracji i Ekonomii Instytut Nauk Ekonomicznych Zakład Zarządzania Finansami Studia Stacjonarne Ekonomii pierwszego stopnia Krzysztof Maruszczak WYKORZYSTANIE
Bardziej szczegółowoGiełda w liczbach. Warszawa, 28 sierpnia 2012 r.
Giełda w liczbach Warszawa, 28 sierpnia 2012 r. Plan prezentacji Giełda na przestrzeni 21 lat Giełda z perspektywy spółek notowanych na GPW Przedstawienie profilu statystycznego inwestora Porady inwestycyjne
Bardziej szczegółowoIMPLEMENTACJA SIECI NEURONOWYCH MLP Z WALIDACJĄ KRZYŻOWĄ
IMPLEMENTACJA SIECI NEURONOWYCH MLP Z WALIDACJĄ KRZYŻOWĄ Celem ćwiczenia jest zapoznanie się ze sposobem działania sieci neuronowych typu MLP (multi-layer perceptron) uczonych nadzorowaną (z nauczycielem,
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU
WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FORECASTING Konrad BAJDA, Sebastian PIRÓG Resume Artykuł opisuje wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych
Bardziej szczegółowoK O N T R A K T Y T E R M I N O W E
"MATEMATYKA NAJPEWNIEJSZYM KAPITAŁEM ABSOLWENTA" projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego K O N T R A K T Y T E R M I N O W E Autor: Lic. Michał Boczek
Bardziej szczegółowoSystemy uczące się Lab 4
Systemy uczące się Lab 4 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 26 X 2018 Projekt zaliczeniowy Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest indywidualne wykonanie projektu uwzględniającego
Bardziej szczegółowo2. Zasady obliczania indeksu. Σ P(i)*S(i) WIG = ----------------------------- *1000,00 Σ (P(0)*S(0))* K(t)
1. Charakterystyka indeksu Indeks WIG to pierwszy indeks giełdowy i jest obliczany od 16 kwietnia 1991 roku. Pierwsza wartość indeksu WIG wynosiła 1000 pkt. Obecnie WIG obejmuje wszystkie spółki notowane
Bardziej szczegółowoIndeks ten skupia spółki medyczne i biotechnologiczne notowane na rynku alternatywnym GPW.
Indeks ten skupia spółki medyczne i biotechnologiczne notowane na rynku alternatywnym GPW. - W dniu 30 sierpnia 2010 r. minęły trzy lata od uruchomienia rynku NewConnect, najdynamiczniej rozwijającego
Bardziej szczegółowoANALIZA SPÓŁEK 21.08.2006. Witam.
ANALIZA SPÓŁEK 21.08.2006 Witam. DWORY Spółka zadebiutowała na GPW w grudniu 2004 roku. Przez pierwszych dziesięć miesięcy notowania przebiegały w bardzo wąskiej stabilizacji. Cena akcji wahała się pomiędzy
Bardziej szczegółowoRAPORT ROCZNY HM INWEST S.A. ZA ROK OBROTOWY 2013
RAPORT ROCZNY HM INWEST S.A. ZA ROK OBROTOWY 2013 SPIS TREŚCI 1. Pismo Prezesa Zarządu HM Inwest S.A. 2. Wybrane dane finansowe za rok 2013 3. Roczne sprawozdanie finansowe za okres 01.01.2013 31.12.2013
Bardziej szczegółowoPRAWA POBORU CZYM SĄ I JAK JE WYKORZYSTAĆ?
PRAWA POBORU CZYM SĄ I JAK JE WYKORZYSTAĆ? Emisja z prawem poboru Emisja z prawem poboru może mieć miejsce, gdy spółka potrzebuje dodatkowych środków finansowych i w związku z tym podejmuje decyzję o podwyższeniu
Bardziej szczegółowoGiełda Papierów Wartościowych w Warszawie oferuje inwestorom nową możliwość zawierania transakcji.
Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie oferuje inwestorom nową możliwość zawierania transakcji. Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie oferuje inwestorom nową możliwość zawierania transakcji. Od
Bardziej szczegółowoW tym roku dywidendowe żniwa będą wyjątkowo obfite.
W tym roku dywidendowe żniwa będą wyjątkowo obfite. Ostatnio prawie każdego dnia inwestorzy dowiadują się, że przypada termin ustalenia prawa do dywidendy lub jej wypłaty przez kolejne spółki. Czy wiesz,
Bardziej szczegółowoStruktura rynku finansowego
Akademia Młodego Ekonomisty Strategie inwestycyjne na rynku kapitałowym Grzegorz Kowerda Uniwersytet w Białymstoku 21 listopada 2013 r. Struktura rynku finansowego rynek walutowy rynek pieniężny rynek
Bardziej szczegółowoMarzec Zasady obliczania. Σ P(i)*S(i) swig80 = *1000,00 Σ (P(0)*S(0))* K(t)
1. Charakterystyka indeksu Indeks swig80 jest obliczany od 31 grudnia 1994 roku i obejmuje 80 małych spółek notowanych na Giełdzie. Do dnia 16 marca 2007 r. indeks nosił nazwę WIRR i był indeksem dochodowym,
Bardziej szczegółowoEV/EBITDA. Dług netto = Zobowiązania oprocentowane (Środki pieniężne + Ekwiwalenty)
EV/EBITDA EV/EBITDA jest wskaźnikiem porównawczym stosowanym przez wielu analityków, w celu znalezienia odpowiedniej spółki pod kątem potencjalnej inwestycji długoterminowej. Jest on trudniejszy do obliczenia
Bardziej szczegółowoEksperyment,,efekt przełomu roku
Eksperyment,,efekt przełomu roku Podsumowanie Kluczowe pytanie: czy średnia procentowa zmiana kursów akcji wybranych 11 spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (i umieszczonych
Bardziej szczegółowoGIEŁDA PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH
GIEŁDA PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE S.A. KONTRAKTY TERMINOWE NA INDEKS WIG20 Z MNOŻNIKIEM 20 ZŁ -1- Zmiany w kontraktach terminowych na WIG20 W dniu 23 września 2013 r. GPW planuje wprowadzić do
Bardziej szczegółowoZasady udziału animatorów rynku w programie zachęt. SuperAnimator OW20 II. (według stanu prawnego na dzień 1 marca 2019 r.)
Załącznik Nr 6 do Uchwały Nr 8/2018 Zarządu Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. z dnia 3 stycznia 2018 r. Zasady udziału animatorów rynku w programie zachęt SuperAnimator OW20 II (według stanu
Bardziej szczegółowoJakie są zalety i wady tego rodzaju inwestycji?
Jakie są zalety i wady tego rodzaju inwestycji? Na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych zadebiutował długo wyczekiwany na naszym rynku ETF. Ma on wiernie odwzorowywać zachowanie indeksu WIG20.
Bardziej szczegółowoW skład portfela indeksu WIG-Ukraine wchodzą akcje następujących spółek (wg stanu na dzień rewizji 28 lutego br.):
Od 4 maja GPW oblicza i publikuje nowy indeks WIG-Ukraine. - Od 4 maja GPW oblicza i publikuje nowy indeks WIG-Ukraine. - Szósta spółka z Ukrainy zadebiutowała na Głównym Rynku GPW. - GPW przygotowana
Bardziej szczegółowoElementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze
Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze Wykład III: Psychologiczne modele umysłu Gwoli przypomnienia: Kroki w modelowaniu kognitywnym: teoretyczne ramy pojęciowe (modele pojęciowe)
Bardziej szczegółowoRodzaje wykresów i zasady ich budowy
Rodzaje wykresów i zasady ich budowy Poznanie rodzajów wykresów oraz zasad ich budowy powinno stanowić pierwszy krok do zgłębiania tajników analizy technicznej. Wykresy przedstawiają przede wszystkim ceny
Bardziej szczegółowoPodręcznik: Z. Makieła, T. Rachwał, Podstawy Przedsiębiorczości. Kształcenie ogólne w zakresie podstawowym, Nowa Era, Warszawa 2005.
1.. 2. Giełda Papierów Wartościowych Uczeń zna a. 1. Cele lekcji i. a) Wiadomości pojęcie giełdy, papieru wartościowego, rodzaje rynków, rodzaje papierów wartościowych. Uczeń potrafi: wyjaśnić rolę giełdy,
Bardziej szczegółowoSIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU)
SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU) 1. Opis problemu - ocena końcowa projektu Projekt jako nowe, nietypowe przedsięwzięcie wymaga właściwego zarządzania. Podjęcie się realizacji
Bardziej szczegółowoAkcje. Akcje. GPW - charakterystyka. Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie. Prawa akcjonariusza
Akcje Akcje Akcja papier wartościowy oznaczający prawo jej posiadacza do współwłasności majątku emitenta, czyli spółki akcyjnej Prawa akcjonariusza Podział akcji: akcje imienne i na okaziciela akcje zwykłe
Bardziej szczegółowoRynek NewConnect. Wybrane kwestie dotyczące zasad, obrotu instrumentami notowanymi na NC
Rynek NewConnect Wybrane kwestie dotyczące zasad, obrotu instrumentami notowanymi na NC 2 Zasady obrotu na NC platforma obrotu istniejąca technologia (WARSET) notowania od poniedziałku do piątku systemy
Bardziej szczegółowoRaport Tygodniowy. o sytuacji na rynkach finansowych. Rynek walutowy. Rynek akcji
Raport Tygodniowy o sytuacji na rynkach finansowych Rynek walutowy Rynek akcji Poniedziałek, 31 sierpnia 2015 roku Kurs USD/PLN perspektywa długoterminowa, kurs z 28 sierpnia 2015 roku = 3,7669 Kurs spadł
Bardziej szczegółowoAnaliza metod prognozowania kursów akcji
Analiza metod prognozowania kursów akcji Izabela Łabuś Wydział InŜynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok V Specjalność informatyka ekonomiczna Politechnika Częstochowska izulka184@o2.pl
Bardziej szczegółowoUchwała Nr 7/2018 Zarządu Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. z dnia 3 stycznia 2018 r. (z późn. zm.)
Uchwała Nr 7/2018 Zarządu Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. z dnia 3 stycznia 2018 r. (z późn. zm.) w sprawie programu zachęt dla podmiotów wykonujących zadania animatora rynku program SuperAnimator
Bardziej szczegółowoBiuro Maklerskie Alior Bank SA infolinia Aktualizacja. Raporty AT- ciekawe spółki. Data publikacji raportu: 11 grudnia 2009 r.
Aktualizacja Raporty AT- ciekawe spółki Krzysztof Sosnowski Krzysztof.Sosnowski@alior.pl Cersanit 15,74 zł 15,50 zł -1,52% 14,35 zł Data publikacji raportu: 11 grudnia 2009 r. Cersanit - Krasnystaw (15.7300,
Bardziej szczegółowoRAPORT ROCZNY HM INWEST S.A. ZA ROK OBROTOWY 2016
RAPORT ROCZNY ZA ROK OBROTOWY 2016 SPIS TREŚCI 1. Pismo Zarządu HM Inwest S.A. 2. Wybrane dane finansowe za rok 2016 3. Roczne sprawozdanie finansowe za okres 01.01.2016 31.12.2016 4. Sprawozdanie Zarządu
Bardziej szczegółowoTechnologia Flash cieszy się coraz większą popularnością. Liczba dostępnych
Flash i PHP 01 Technologia Flash cieszy się coraz większą popularnością. Liczba dostępnych narzędzi do tworzenia prostych oraz złożonych interaktywnych animacji wzrasta z dnia na dzień. Trzeba przyznać,
Bardziej szczegółowo1 Spotkanie Użytkowników Systemów B&R, 9 10 października Hotel Ossa Congress & SPA, Ossa, Rawa Mazowiecka - -
1 Spotkanie Użytkowników Systemów B&R, 9 10 października 2013 Hotel Ossa Congress & SPA, Ossa, 96200 Rawa Mazowiecka 2 Spotkanie Użytkowników Systemów B&R, 9 10 października 2013 Zaprezentujemy szereg
Bardziej szczegółowoInteligentne systemy informacyjne
Inteligentne systemy informacyjne Moduł 10 Mieczysław Muraszkiewicz www.icie.com.pl/lect_pw.htm M. Muraszkiewicz strona 1 Sieci neuronowe szkic Moduł 10 M. Muraszkiewicz strona 2 Dwa nurty M. Muraszkiewicz
Bardziej szczegółowoZasady udziału animatorów rynku w programie zachęt. SuperAnimator WIG20. (według stanu prawnego na dzień 1 marca 2019 r.)
Załącznik do Uchwały Nr 7/2018 Zarządu Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. z dnia 3 stycznia 2018 r. (z późn. zm.) Zasady udziału animatorów rynku w programie zachęt SuperAnimator WIG20 (według
Bardziej szczegółowoUTP nowy system transakcyjny na GPW nowe szanse dla wszystkich grup inwestorów
UTP nowy system transakcyjny na GPW nowe szanse dla wszystkich grup inwestorów IT w instytucjach finansowych Leszno, 14 marca 2013 Co to jest UTP? System notujący opracowany i funkcjonujący w grupie NYSE
Bardziej szczegółowo