Исследование влияния соотношения тренировочных и тестовых данных на точность прогнозирования с помощью многослойной нейронной сети

Аннотация

Приведена постановка задачи прогнозирования на больших данных применительно к рынку ценных бумаг. Синтезирована обучающая выборка в виде массива исходной информации о котировках и других параметрах, характеризующих функционирование системы прогнозирования. Разработано программное обеспечение решения задачи прогнозирования цены закрытия на следующий торговый период. Дана рекомендация по выбору оптимального соотношения тренировочных и тестовых данных в процессе обучения нейронной сети для минимизации ошибки прогноза.