Циклы и нейросети — наиболее совершенные и эффективные инструменты технического биржевого анализа, о которых подавляющее большинство рядовых трейдеров знает лишь понаслышке. Такая ситуация объясняется воображаемой пугающей сложностью данных инструментов из-за полного отсутствия в Сети практически полезной информации, лишённой наукообразия. Краткий курс Школы биржевого трейдинга и инвестирования vCollege «Нейросетевой и спектральный анализ в трейдинге: пошаговое практическое руководство» составлен таким образом, чтобы любой не подготовленный и, более того, вовсе технически не одарённый участник биржевых торгов не просто был в состоянии поддержать светскую беседу о спектральном и нейросетевом анализе, но сразу после прослушивания вебинара смог умело использовать эти техники в своём трейдинге.
ПРОГРАММА КУРСА
ЗАНЯТИЕ I (видеолекция): Теория циклов и нейросетей
Теория циклов:
колебательный процесс, цикл, период, амплитуда, фаза;
обертон, гармоника, спектральный анализ;
внешние (коррелируемые) циклы: сезонные, макроэкономические, астрофизические;
внутренние циклы;
фиксированный цикл, доминирующий цикл, стохастический цикл, жизнь цикла, коэффициент корреляции;
память рынка, теория хаоса, анализ масштабируемого диапазона, экспонента Хёрста;
кумулятивная (резонансная) волна;
процессор цифровых сигналов (DSP) и адаптивные индикаторы;
виды спектрального анализа: классический анализ и преобразование Фурье, wavelet-диаграмма, форвардный анализ, квантовый цикл — модуль Q-Spectrum программы Timing Solution;
коэффициент предикативности, корреляция Пирсона, форвардная эффективность (Walk Forward Efficiency), интервалы тестирования.
Теория нейросетей:
нейрон, синапсы, дендриты, аксоны;
процессинговый элемент, синаптические веса, сумматор, функция активации;
пороговая функция, сигмоидальная, гиперболического тангенса;
входные узлы, промежуточные слои, выходной сигнал;
однослойная и многослойная сеть, сети глубокого обучения;
cеть с обратным распространением ошибок (Backpropagation Network);
алгоритм работы с нейросетью: архитектура и функция активации, отбор данных для входных узлов, процедура обучения, прогнозирование.
ЗАНЯТИЕ II (видеолекция): Практика применения спектрального и нейросетевого анализа в трейдинге
Использование спектрального и нейросетевого анализа в алгоритме принятия биржевого решения «Судебный процесс» (The Trial).
Пароль: www.tutorbit.org
| 
