Klasyfikacja wzorców wystepujących w finansowych szeregach czasowych przy użyciu sieci neuronowych Kohonena

• Autorzy: Paweł Lula , Janusz Morajda

Warianty tytułu

Classification of Patterns Occurring in Financial Time Series with Application of Kohonen Neural Networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono metodę bezwzorcowej klasyfikacji formacji występujących w szeregach czasowych przy wykorzystaniu sieci Kohonena. Zaproponowano opartą o sieć Kohonena procedurę klasyfikacji wzorców generowanych przez indeks giełdowy WIG i zaprezentowano wyniki tej analizy wraz z ich wizualizacją graficzną. Przedyskutowano wyniki tej analizy wraz z ich wizualizacją graficzną. Przedyskutowano możliwości praktycznego wykorzystania tej metody w modelowaniu i prognozowaniu szeregów czasowych. (abstrakt oryginalny)

EN

The paper presents the method of cluster analysis for patterns occurring in time series with the use of Kohonen neural networks. The results of the performed analysis and their graphical visualization have been presented. The possibilities of practical application of the method to time series modeling and forecasting have been discussed. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sieci neuronowe; Szeregi czasowe; Mapa samoorganizująca; Metoda bezwzorcowa

EN

Neural networks; Time-series; Self-Organizing Maps (SOM); Non-standard method

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Krakowie
• Rocznik: 2002
• Numer: nr 604
• Strony: 73--83

Twórcy

autor

Paweł Lula

autor

Janusz Morajda

Bibliografia

• Azoff E.M. [1994], Neural Network Time Series Forecasting of Financial Markets, Wiley, New York.
• Deboeck [1997], Financial Applications of Self-Organizing Maps, Viscovery SOMine CD-ROM produced by Eudaptics GmbH, Austria.
• Grabowski M. [1997], Sieci neuronowe w analizie danych społeczno-ekonomicznych, praca doktorska, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków.
• Haykin S. [1994], Neural Networks. A Comprehensive Foundation, Macmillan College Pbl. Co., New York.
• Inteligentne systemy w zarządzaniu - teoria i praktyka [2000], pod red. S.J. Zielińskiego. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Jajuga K. [1990], Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów, PWN, Warszawa.
• Kohonen T. [1995], Self-organizing Maps, Springer-Verlag, Berlin.
• Lula P. [1999], Jednokierunkowe sieci neuronowe w modelowaniu zjawisk ekonomicznych, Wyd. AE w Krakowie, Kraków.
• Metody taksonomiczne w badaniach społeczno-ekonomicznych [1988], J. Pociecha, B. Podolec, A. Sokołowski, K. Zając, PWN, Warszawa.
• Morajda J., [1999], Applications of Neural Networks in the Financial Markets - Selected Aspects, Proc. of the 4th Conference Neural Networks and Their Applications, Zakopane.
• Neural Networks in the Capital Markets [1995], A.P. Refenes (red.), Chichester, Wiley.
• Osowski S. [1996], Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa.
• Rojas R. [1996], Neural Networks. A Systematic Introduction, Springer-Verlag.
• Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L. [1997], Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, Warszawa.
• Tadeusiewicz R. [1993], Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa.
• Żurada J., Barski M., Jędruch W. [1996], Sztuczne sieci neuronowe, Podstawy teorii i zastosowania, PWN, Warszawa.