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.

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
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)

Нейросетевой и спектральный анализ в трейдинге [Сергей Голубицкий]