Нейросетевой и спектральный анализ в трейдинге (Сергей Голубицкий)

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. Совместный курс Школы Московской Биржи и 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.

1. День первый:
   1. Теория нейрокомпьютинга для «технически неодарённых» трейдеров:
      1. от нейрона к перцептрону
      2. функции преобразования
      3. типы нейросетей
      4. вводные и промежуточные уровни
      5. процедура обучения
      6. Accumulated Error Indices (AEI)
      7. Distribution Pattern
      8. Weight Histogram
   2. Теория циклов (спектральный анализ) в биржевом контексте:
      1. понятие цикла, естественные циклы
      2. принципы суммирования, гармоничности, синхронности и пропорциональности
      3. внутренние и внешние циклы
      4. классический спектральный анализ и Преобразование Фурье
      5. вейвлет-преобразование; · коэффициент корреляции и коэффициент предикации
      6. форвардный анализ и Q Spectrum
   3. Обзор программного комплекса для работы с нейросетями:
      1. интерфейс
      2. основные модули для наших задач
      3. портирование исходных котировочных данных в программу
2. День второй:
   1. Натуральные циклы:
      1. годовые, месячные, недельные, сезонные, быстрые
      2. кумулятивная волна
      3. Annual Q Strategy
      4. Moon Q Strategy
   2. Астрофизические циклы:
      1. планетарные циклы
      2. Composite Box
      3. Turbo Cycles
      4. ULE и Редактор событийных моделей (Events Model Editor)
   3. Внутренние циклы:
      1. спектральный анализ на преобразовании Фурье
      2. временная коррекция с помощью Вейвлет-преобразования
      3. Q Cycles
   4. Портирование результатов спектрального анализа в нейросеть:
      1. определение входных и выходных узлов
      2. Cycle Box – Events Clipboard
      3. портирование внутренних циклов
      4. портирование натуральных циклов
      5. портирование астрофизических циклов и FAM Model
      6. Astro Regression Model
      7. Forecast Mill Library
      8. топология сети
      9. обучение сети
   5. 8. Использование спектрального и нейросетевого анализа в алгоритме принятия биржевого решения «Судебный процесс» (The Trial)