Система прийняття торгових рішень на основі анfis та нечіткої логіки для фінансових часових рядів

Abstract

У роботі представлено результати розробки інтелектуальної системи прийняття торгових рішень на фінансових ринках на основі гібридного підходу, що поєднує фільтрацію фінансових часових рядів, формування інформативних ознак та адаптивну нейро-нечітку систему логічного виведення ANFIS.

This paper presents the results of developing an intelligent trading decision-making system for financial markets based on a hybrid approach that combines financial time series filtering, informative feature construction, and an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). A software architecture is proposed that ensures model modularity, interpretability, and adaptability under conditions of non-stationarity and market noise. Experimental studies conducted on historical financial market data confirm the effectiveness of the proposed approach.