Рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей. Описаны наиболее распространенные виды сетей, применяющихся в задачах классификации и анализа временных рядов. Рассмотрено применение сетей к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов Европейского типа, оценка индексов акций и управление международным портфелем. Показаны фрактальные свойства временных рядов, изложены динамические модели детерминированного хаоса. Для снижения неопределенности показано применение алгоритмов оптимальной фильтрации и решение задачи параметрической идентификации при решении задачи построения уравнений модели хаоса. Описаны возможности нейронных сетей для прогнозирования детерминированного хаоса. В приложении приведен комплект учебных материалов по курсу «Финансовые рынки и нейронные сети». Пособие предназначено для студентов специальностей «Прикладная математика и информатика», «Прикладная математика», «Прикладная информатика», «Математические методы в экономике», экономических и финансовых специальностей вузов. Оно будет также полезно широкому кругу специалистов финансовых институтов, применяющих финансовые вычисления в своей работе.
