1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Kvantitativní řízení rizik v Pythonu
Connected

cvičení

Předpověď ceny aktiva

Teď použiješ neuronovou síť k předpovědi ceny aktiva – klíčového prvku kvantitativní finanční analýzy i řízení rizik.

K trénování sítě využiješ ceny akcií Citibank, Goldman Sachs a J. P. Morgan za období 2005–2010, přičemž cílem bude předpovědět cenu akcie Morgan Stanley.

Vytvoříš a natrénuješ neuronovou síť s jednou vstupní vrstvou, jednou výstupní vrstvou a dvěma skrytými vrstvami.

Následně se zobrazí bodový graf, který ukáže, jak moc se předpovězené ceny Morgan Stanley liší od skutečných hodnot za roky 2005–2010. (Připomeňme, že pokud jsou předpovědi dokonalé, všechny body grafu leží na přímce pod úhlem 45 stupňů.)

K dispozici máš objekty Sequential a Dense a také DataFrame prices s cenami investičních bank za období 2005–2010.

Pokyny

100 XP
  • Nastav vstupní data jako všechny bankovní prices kromě Morgan Stanley a výstupní data jako pouze ceny prices Morgan Stanley.
  • Vytvoř neuronovou síť model typu Sequential se dvěma skrytými vrstvami Dense: první s 16 neurony (a třemi vstupními neurony) a druhou s 8 neurony.
  • Přidej jedinou výstupní vrstvu Dense s 1 neuronem reprezentujícím cenu Morgan Stanley.
  • Zkompiluj neuronovou síť a natrénuj ji pomocí metody fit na model.