2

1. Uvod

Informacione   tehnologije   doprinele   je   ogromnom   rastu   metodološkog   spektra 

raspoloživog   donositeljima   odluka   u   području   poslovanja.   Osim   metoda   operacionih 
istraživanja i statističkih metoda, veštačka inteligencija zasnovana na teoriji učenja unapredila 
je   mogućnost   korišćenja   prethodnog   znanja   (kroz   ekspertne   sisteme)   i   podataka   (kroz 
neuronske mreže) u cilju donošenja učinkovitih odluka. Naglasak ovog rada je na neuronskim 
mrežama (NM) i upotrebi njihovih algoritama u oblasti finansija. 

Neuronske mreže mogu se upotrebljavati za predviđanja, klasifikaciju i asocijaciju u 

različitim problemskim područjima. One su robustan alat, namenjen radu s velikim količinama 
fluktuirajućih podataka i podataka sa smetnjama, koji uključuju skrivene nelinearne zavisnosti.

Nedostatak   standariziranih   paradigmi   koje   će   odrediti   efikasnost   pojedinog   NM 

algoritma i arhitekture u pojedinom problemskom području i na pojedinim karakteristikama 
podataka naglašeno je kod mnogih autora. 

Konkretno u oblasti finansija neuronske mreže su pronašle svoje primenu u online 

berzama, s obzirom na novije izazove tehnologije sadašnjice i kreiranja budućih tokova. 
Značajna istraživanja se vrše u predviđanju dionica, kako bi se osigurala zarada korištenjem 
različitih statističkih metoda, tehničkih analiza među podacima. 

Veštačke   neuronske   mreže   se   značajno   primenjuju   u   istraživanjima   poslovnih 

okruženja iz razloga da se kreira mogućnost učenja i detektovanja relacija među ne linearnim 
varijablama.   Zapravo,   veštačka   inteligencija   omogućava   detaljniju   analizu   veće   količine 
podataka, posebno onih podataka koji imaju tedenciju menjanja. Sve to upućuje na primenu 
veštačkih   neuronskih   mreža.   Poslovno   okruženje   današnjice,   prolazi   kroz   transformaciju 
poslovanja poslednjih deset godina i veštačke neuronske mreže su se pokazale kao model koji 
se   u   velikom   broju   koristi   u   biznisu,   finansijma,   ekonomiji   s   ciljem   predviđanja   serija 
performansi merenja. Brzine promena koje se dešavaju, danas putem virtuelnih rešenja su 
promenile tokove tradicionalnih berzi, a stanje na berzi je od posebnog značaja za investitore. 

U svetu, berze su u jednom haotičnom sistemu zbog svih podataka koji prolaze kroz 

taj sistem. Istraživači nastoje da pronađu model koji bi omogućio da se ne predviđeni tokovi 
analiziraju i omoguće predviđanja. 

background image

4

kombinovanjem neuronske mreže i statističke metoda na način da se kao ulazne varijable u 
neuronskim mrežama upotrebljavaju predviđanja MA varijance i GARCH modela.

3. Primeri konkretne primene neuronskih mreža

3.1. Primena neuronske mreže za predviđanje cene akcija na određeni dan 

Jedan od najmoćnih alata za konstruisanje i oblikovanje neuronskih mreža jeste Neuro 

XL. Neuro XL je u stvari dodatak (add-on)  MS Office Excel-u.

Neuro XL Predictor je verzija Neuro XL alata koja se koristi za predviđanje budućih 

uslova   poslovanja,   ponašanja   konkurencije   i   potrošača.   Neuro   XL   Predictor   omogućava 
otkrivanje   nelinearne   veze   među   ulaznim   podacima   što   ga   čini   idealnim   sredstvom   za 
predviđanje u dinamičkim sistemima kao što je berza. Na cene akcija i drugih investicija kao što 
su obveznice utiču mnogobrojni faktori koji su često povezani. 

Za razliku od veliki broj softvera koji za predviđanje putem neuronskih mreža zahteva od 

korisnika određeni nivo znanja iz oblasti neuronskih mreža, kao i odgovarajuću obuku, Neuro 
XL Predictor ne zahteva nikakvo prethodno znanje o neuronskim mrežama.

Pošto je Neuro XL Predictor dodatak Excel-u, on omogućava da se predviđanje obavi na 

osnovu već unetih podataka u Excel tabeli. 

Kako bi se prikazao konkretan primer rada Neuro XL Predictora koristimo još jedan 

dodatak koji se naziva Downloader XL koji besplatno preuzima istorijske podatke o akcijama, 
indeksima i fondovima iz Yahoo baze podataka – Yahoo Finance sa berzi širom sveta, iz SAD, 
Kanade, Velike Britanije, Nemačke, Francuske,...

Na početku, otvara se prozor za dijalog u kome se definiše konkretna vrsta akcija, period 

za koji se žele preuzeti podaci o cenama akcija, periodičnost podataka, vrsta cene koja se želi 
preuzeti i drugi parametri koji definišu vrstu podataka koje želimo da preuzmemo. 

Slika 1 -

 

Prozor za definisanje konkretne vrste akcija [2]

Želiš da pročitaš svih 13 strana?

Prijavi se i preuzmi ceo dokument.

Ovaj materijal je namenjen za učenje i pripremu, ne za predaju.

Slični dokumenti