Currency Prediction Software (CPS) of market FOREX


Здесь представлен результат работы демонстрационной версии CPS для предсказания курсов валют на основе марковских переходных вероятностей. В качестве исходных данных используются суточные значения рубля (RUB) к EURO. В столбце Real даны курсы RUB/EURO за последние две недели (по ЦБР). Из таблицы исключены дни, в которые ЦБР не объявлял официальный курс EURO. В колонке Predict. представлены расчеты ожидаемого курса RUB/EURO на следующий день. Столбец Pmax содержит наибольшие значения вероятности перехода (из всех возможных переходов) из текущего состояния курса Real к ожидаемому курсу Predict. В последней графе Err [%] таблицы представлены значения ошибок предсказания в процентах.

Противодействие несанкционированному копированию текстовой информации в сети Интернет
Защита фотографических документов и противодействие подделкам кредитных карточек
Скрытая передача и хранение конфиденциальной информации в Интернете и сотовой связи
Доска Бесплатных объявлений
Московские окна
Новая идея компании "Московские окна"
10 стандартов пластиковых окон
Sorry, the server isn't accessible now!
Please, the program description here ==>
Разработка серверного приложения для предсказания курсов валют

В колонке Real, представлены данные котировок ЦБР (www.cbr.ru).

Программа (серверное CGI-приложение на Perl) работает следующим образом. После запуска CGI-приложения, программа обращается к локальной текстовой базе данных (БД) курсов валют. Одновременно, CGI-приложение пополняет эту локальную БД. Пополнение производится путем считывания недостающих (последних) данных с сервера www.cbr.ru. Затем значения БД "развертываются" в марковскую цепь i,j, на основании значений которой формируется матрица переходных вероятностей pi,j. Используя свойство памяти марковских цепей Pt(i,j), программа оценивает величину предстоящего события - курс RUB/EURO на сутки вперед, т.е. на момент t+1 и вероятность этого события pi, где t - дни. Вероятность pi, ожидаемого на следующий день состояния i, является максимальной вероятностью для всех переходов j=>i,    j=0..M-1, где    M - значение наибольшего перехода.

Следует отметить, что суточные значения котировок представляют собой в значительной степени прореженную выборку случайной величины. Последнее, без надлежащего выбора масштаба области определения случайной величины, может привести ко множеству нулевых строк матрицы переходных вероятностей, что по понятным причинам скажется на точности предсказания. В свою очередь масштабирование котировок (сужение области определения), хотя и обеспечит плотность заполнения строк матрицы переходных вероятностей, так же приведет к загрублению предсказываемой величины. В этом смысле, более надежным представляется использование по-часовых, а лучше по-минутных (5, 10, 15) выборок. Работу демо версии CPS для 15-минутного предсказания можно посмотреть Здесь.