예측을 위한 인공 신경망 지능적 방법

회계 및 재무 분류와 예측 문제는 높은 도전 과제이며, 연구자들은 이를 해결하기 위해 다양한 방법을 사용합니다. 인공 신경망을 이용한 재무 작업의 단기 예측을 위한 방법과 도구가 고려됩니다. 재무 데이터 예측에 사용되는 방법과 신경망으로 개발된 예측 시스템이 본 논문에 설명되어 있습니다. 원시 데이터를 기반으로 하는 네 가지 다양한 기술 지표를 사용하는 신경망의 구조와 현재 요일이 제시됩니다. 개발된 네트워크는 주식 가격의 움직임을 하루 앞서 예측하는 데 사용되며, 입력층, 하나의 은닉층 및 출력층으로 구성됩니다. 학습 방법은 오차의 역전파 알고리즘입니다. 개발된 시스템의 주요 장점은 최적 신경망 토폴로지를 자기 결정할 수 있어 유연하고 보다 정밀해진다는 것입니다. 제안된 신경망 시스템은 보편적이며 기본 기술 지표만을 입력 데이터로 사용하여 다양한 금융 도구에 적용할 수 있습니다.