Технологии создания распределённой информационной системы для оценки рисков на финансовых рынках

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Сегодня существует множество методов прогнозирования, основанных на нейросетевых технологиях, которые хорошо позволяют моделировать нелинейные процессы с зашумленными данными на медленно меняющихся рынках. Однако в условиях сильной турбулентности они не способны быстро реагировать на изменяющиеся условия и, следовательно, на конъюнктурные изменения рынка. Это выросло в очень серьёзную проблему поскольку решения, принимаемые на основе этих систем, связаны с движением сотен миллиардов долларов, и любая неправильно выявленная тенденция ведёт к крупным потерям. Заметим, что эта проблема возникла совсем недавно, вследствие присоединения к мировой экономике новых мировых игроков и, как следствие, снижения управляемости международной системы. В данной работе будет рассмотрен метод (динамический подход), который работает на сильно изменяющихся рынках и основан на комбинировании нейросетевых технологии с алгоритмами квантовой механики (квантовых вычислений).

Об авторах

Александр Владимирович Богданов

Институт высокопроизводительных вычислений и информационных систем

Email: bogdanov@csa.ru
Институт высокопроизводительных вычислений и информационных систем

Александр Борисович Дегтярёв

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: deg@csa.ru
Кафедра компьютерного моделирования и многопроцессорных систем; Санкт-Петербургский государственный университет

Игорь Александрович Гараев

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: tigersp@mail.ru
Кафедра компьютерного моделирования и многопроцессорных систем; Санкт-Петербургский государственный университет

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).