Sieci neuronowe i algorytmy ewolucyjne Projekt 2

Instytut Informatyki Ekonomicznej
Prof. dr hab. Jerzy KORCZAK
[email protected]
Sieci neuronowe i algorytmy ewolucyjne
Projekt 2
Termin oddania: 22 grudzień, 2009
Celem projektu jest opracowanie modelu sieci neuronowej wspomagającego decyzje na
giełdzie na podstawie obserwacji notowań bieżących. Decyzje dotyczą wyboru pozycji
{kup+, kup, trzymaj, sprzedaj, sprzedaj+}. W projekcie przyjąć strategię „intraday trading”,
tzn. otwarcie i zamkniecie pozycji jest tego samego dnia.
Dane do pobrania z http://www.parkiet.com/dane/dane.jsp) , http://finance.yahoo.com/ . W
przypadku danych FOREX-u przeglądnąć http://www.forex-biznes.com , http://www.forexmarkets.com/webcharts.htm.
Podpowiedzi
1) Rekomendowane pakiety programowe: Statistica, Matlab, Axone, Weka,… Po
wybraniu pakietu, przekształcić dane do formatu wymaganego przez oprogramowanie;
np. ARFF, CSV, PRN etc.).
2) Dane należy podzielić na dane do uczenia i dane do testowania. Przygotowując dane
do uczenia sieci wyznaczyć momenty decyzji kupna/sprzedaży.
3) Przedstawić sprawność modelu na arkuszu kalkulacyjnym Excela i porównać ze
strategią Buy-and-Hold ( na danych testujących).
4) Przyjąć parametry strategii zarządzania kapitałem, mianowicie wartości: stop-loss,
stop-gain, kapitał początkowy (100 K PLN), zasady kupna-sprzedaży, koszty
transakcji 0,2%, założyć brak możliwości kredytowania, …
Dokumentacja do przedstawienia:
1)
2)
3)
4)
Prezentacja PowerPoint
Dane pierwotne i przekształcone
Wykaz wykorzystanych funkcji finansowych
Wyniki analizy na arkuszu kalkulacyjnym
Komplet dokumentów w postaci skompresowanej zatytułować SN-Nazwisko.zip i
przesłać na mój adres.