Ученые создали нейронную сеть, которая поможет инвесторам принимать более правильные решения на фондовом рынке. Для разработки новой программы ученые работали с экспертами из нескольких университетов по всему миру.
При работе с финансами одной из важных задач является оптимизация математических моделей для максимизации прибыли или минимизации затрат. Уже более десяти лет нейронные сети используются для решения этих задач в режиме реального времени с учетом меняющихся условий. Однако до сих пор не существовало инструмента, специально разработанного для помощи инвесторам в принятии решений в условиях реальной динамики рынка.
Ученые Сибирского федерального университета усовершенствовали алгоритмы квадратичного и линейного программирования, чтобы создать нейронную сеть, способную решать динамические задачи, в том числе финансового управления. В новой системе используется контроллер нечеткой логики, оперирующий степенями истинности, что делает ее более приспособленной к решению динамических задач.
Новая нейронная сеть уникальна тем, что она может самостоятельно научиться решать проблемы оптимизации, не требуя обучения со стороны человека. В будущем этот тип нейронной сети может быть реализован в аппаратном обеспечении, что сделает ее очень быстрой и эффективной.
В целом, новая нейронная сеть может стать ценным инструментом для инвесторов, желающих принимать обоснованные решения на фондовом рынке.
