WYBRANE ZASTOSOWANIA SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH NA RYNKU WALUTOWYM RYNKU TERMINOWYM I W GOSPODARCE PRZESTRZENNEJ

ISBN: 978-83-7283-816-2

154 stron
format: B5
oprawa: miękka
Rok wydania: 2016

Monografia została poświęcona praktycznym aspektom wykorzystaniasztucznych sieci neuronowych w obszarze szeroko rozumianej ekonomii orazgospodarki przestrzennej. Obecnie nowoczesne metody analizy danych stają sięnarzędziami niezbędnymi w dobie rosnącej konkurencji. Narzędzia z obszarusztucznej inteligencji mogą stanowić zarówno alternatywę dla obecnie popularnych metod analizy, jak i element wspierający je. Oczekiwać należy, że w przyszłości sztuczna inteligencja stanie się elementem stale towarzyszącymdziałaniom ludzi nie tylko w zakresie działalności gospodarczej, ale i w pozostałych obszarach życia, a zatem będzie łączyć optymalizację ekonomiczną z poprawą bezpieczeństwa i jakości funkcjonowania ludzi. Już dzisiaj powszechne są zapowiedzi użycia sztucznych sieci neuronowych w obszarach, gdzie życieczłowieka jest szczególnie zagrożone (na przykład w kopalniach), czy też upowszechnienia analiz wspomagających ludzkie zdrowie (takich jak diagnostykamedyczna). Niniejsza monografia składa się z siedmiu rozdziałów.

SPIS TREŚCI

Wprowadzenie 1. Ramy konceptualne sztucznej inteligencji 1.1. Zasada działania sztucznych sieci neuronowych 1.2. Rodzaje sieci neuronowych 1.3. Uczenie sieci neuronowych 1.3.1. Metoda wstecznej propagacji błędu 1.3.2. Momentowa metoda wstecznej propagacji błędu 1.4. Mierzenie jakości prognozCZĘŚĆ I. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w modelowaniurynku walutowego 2. Zmienne objaśniające modelu rynku walutowego oraz jego budowa przyużyciu ANN 2.1. Determinanty kursów walutowych2.2. Analiza techniczna 2.3. Średnie ruchome 2.3.1. Proste średnie ruchome2.3.2. Wykładnicze średnie ruchome2.3.3. Ważone średnie ruchome2.3.4. Zmienna średnia ruchoma typu VIDYA 2.3.5. Dobór długości średnich ruchomych 2.4. Oscylator MACD oraz histogram MACD 2.5. Oscylator RSI 2.6. Model prognozujący kurs walutowy 2.7. Podsumowanie 3. Dyskretna transformata falkowa oraz jej zastosowanie w procesieoptymalizacji modelu prognostycznego na rynku walutowym 3.1. Analiza wieloczęstotliwościowa3.2. Budowa modelu ANN3.3. Podsumowanie CZĘŚĆ II. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w modelowaniugiełdowego rynku terminowego4. Wprowadzenie do giełdowego rynku terminowego4.1. Rynek terminowy w strukturze systemu finansowego 4.2. Uczestnicy rynku terminowego 4.3. Właściwości kontraktów futures 4.4. Konwergencja cen terminowych i natychmiastowych 4.5. Strategie inwestycyjne z wykorzystaniem kontraktów futures 4.5.1. Strategie spekulacyjne z wykorzystaniem kontraktów futures 4.5.2. Strategie arbitrażowe z wykorzystaniem kontraktów futures4.5.3. Strategie zabezpieczające z wykorzystaniem kontraktówfutures 4.6. Podsumowanie 5. Modelowanie niemieckiego giełdowego rynku terminowego 5.1. Dobór zmiennych wejściowych i wstępne przetwarzanie danych5.2. Wybór architektury i struktury sieci neuronowej 5.3. Prognozowanie za pomocą ANN 5.4. Przyjęte strategie inwestycyjne z wykorzystaniem indeksowychkontraktów futures 5.5. Inwestowanie w kontrakty terminowe futures 5.6. Podsumowanie CZĘŚĆ III. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w gospodarceprzestrzennej 6. Przygotowanie danych w procesie modelowania zmian zagospodarowaniaprzestrzennego na podstawie zdjęć satelitarnych przy użyciu wskaźnikaNDVI 6.1. Obliczanie znormalizowanego różnicowego wskaźnika wegetacji6.2. Określanie typu użytkowania terenu 6.3. Alternatywne wskaźniki wykorzystywane do określaniatypu użytkowania terenu 6.4. Analiza zagospodarowania terenu za pomocą metody najbliższegosąsiada 6.5. Wykorzystanie danych z podprogramu Wspólnoty EuropejskiejCORINE Land Cover 6.5.1. Przygotowanie danych dla ANN w programie QuantumGIS,opierając się na danych z projektu CORINE Land Cover 6.6. Podsumowanie 7. Prognozowanie kierunków urbanizacji przy użyciu sztucznych siecineuronowych, opierając się na danych rastrowych 7.1. Klasyfikacja terenu przy użyciu ANN 7.2. Badania empiryczne dla wybranego fragmentu miasta Łodzi 7.3. Podsumowanie ZakończenieBibliografiaSpis rysunków Spis tabelZałącznik 1. Przykład obliczeń wykorzystywanych w metodzie wstecznejpropagacji błędów oraz w momentowej metodzie wstecznej propagacjibłędów Załącznik 2. Pasma częstotliwościowe wyodrębnione przez DWT opartąo falkę biortogonalną 4/4Załącznik 3. Pasma częstotliwościowe wyodrębnione przez DWT opartąo falkę biortogonalną 6/8Załącznik 4. Pasma częstotliwościowe wyodrębnione przez DWT opartąo falkę Haara (Daubechies 1) Załącznik 5. Pasma częstotliwościowe wyodrębnione przez DWT opartąo falkę Daubechies 4 Charakterystyka zawodowa autorów