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Laboratoire IV |
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Introduction
Il s'agit de mettre en place une application de prédiction d'un indice boursière à l'aide d'un réseau de neurones. Pour cette application on utilisera un modèle de réseau de neurones (en faite, il s'agit d'un neurone...) très simple appéllé ADALINE pour Adaptive Linear Element.
Prédiction de la bourse
Le fichier dow_data.txt contient 2528 valeurs issues de l'indice Dow Jones de la bourse de New York. Chaque valeur indique la valeur atteint à la fin de la journée divisé par 5000. Les indices de la bourse reflètent pas mal le clima économique d'un pays, voir du monde (clicker sur ces image pour les voir en detail).
Le programme suivant tempadaline.c est une implémentation C d'un réseau TDNN (Time-Delay Neural Network) et de son algorithme d'apprentissage pour prédire l'indice Dow Jones (voir la figure ci-dessous). Ce réseau utilise les derniers 15 valeurs de l'indice comme entrée au réseau avec le but de prédire la valeur de la bourse pour le lendemain.
1. Adaptez (si nécessaire) et testez ce programme. Observez l'erreur de prédiction à court terme et à long terme.
2. Utilisez le site de l'indice Dow Jones pour tester la capacité de pr´diction de ce réseau avec des données de l'indice correspondants à d'autres dates. Choisissez Start et End date et choisissez "daily" pour la fréquence de données. Vous pouvez ensuite générer un fichier excel avec les "close values" de la bourse pour en tester la capacité de pr´diction de ce réseau.
3. A OPTION: adapter le code de l'ADALINE et remplacer ce modèle par un Perceptron Multi-couches et l'entraîner à l'aide de l'algorithme de Backpropagation.
SBI 2007