Стивен Лэнгделлом: анализ данных и спецификация финансовых приложений промышленности

Стивен Лэнгделлом: анализ данных и спецификация финансовых приложений промышленностиСтивен Лэнгделлом, доктор философии, рассматривает построение алгоритмических моделей с данными из финансового сектора с помощью применения компьютерных расчетов и интеллектуальных систем. В целом, анализ этих способов классификации, таких как нейронные сети и природные ресурсы может быть необходимым дополнением к методикам финансового аналитика. Тем не менее, анализ данных, как правило, требует больших показаний, финансовых отчетов и данных, чем другие похожие модели.

В случае данных методологического анализа и рядов Фурье, модель случайной выборки финансовых решений называется нейронной сетью. Регулируя число свободных параметров, использующихся в совокупности с моделью, предприятие контролирует свои возможности и гибкость. Часто, при поперечной проверке стоит провести анализ данных. Это используется для определения выходного значения для числа свободных выборок, содержащихся в нейронной структуры сети. Подобные модели, постановка задачи и ее решение называется нейронной сетью. Нейронные сети обычно используются в финансовых приложениях с одним скрытым слоем узлов, но в недавнем времени очень широко распространились в финансовых действиях малых и средних предприятиях легкой промышленности.

Данные попадают в одну из четырех классификаций:

1. Временные ряды: значение индекса на открытие сделки, значение индекса на закрытие сделки, наибольшее значение купли-продажи, низкий показатель стоимости и объем продукции.

2. Фундаментальные факторы: цены на золотые резервы, индекс квартальных продаж, индексы производства на предприятии, курсы иностранных валют.

3. Окупаемость средств из временных рядов.

4. Технический фактор: переменные, являющиеся функциями одного или более временных рядов, например, перемещение средних.

Другой подход, который берется из интеллектуального анализа данных — использование и адекватность модели, которая является гибкой в том смысле, что она может делать приблизительно широкого класса функции с высокими показателями точности. Такие модели не параметрические потому, что там отсутствует прямая связь между значениями параметров и данными модели и оборудованными данными. Преимущества: возможность использования большого числа переменных в модели таким образом, чтобы включить другие данные. Это позволяет структурировано представлять прибыль и расходы предприятия.