Распознавание паттернов в искусственных рыночных данных

В работе предлагается метод построения системы прогнозирования финансовых временных рядов в ситуации поступления новой информации на рынок. Система строится для искусственных рыночных данных, полученных путем моделирования реакции рынка на поступившую новость. Задача прогнозирования формулируется в виде задачи классификации. Для классификации используются методы машинного обучения такие как, метод бэггинга, генетический алгоритм и метод сравнения с эталонными векторами в метрике Хемминга. Применение предложенного в данной работе алгоритма на реальных финансовых временных рядах показало его состоятельность.