abstract: В работе описан эксперимент по техническому прогнозированию цены акций на следующий день с использованием нейросетевого классификатора со случайными подпространствами, рассмотрены случаи разделения множества значений приращения цены на две и пять категорий. Исследованы динамика числа ошибок прогнозирования и скорость обучения нейронной сети в зависимости от количества входных параметров, проведено структурное исследование полученных результатов. Вероятностный анализ эксперимента позволяет оценить количество полезной информации, предоставляемой классификатором. Рассмотрены совместные распределения между входными параметрами и номерами классов, которые определяются реальным изменением цены. Малые значения полученных коэффициентов корреляции демонстрируют сложность поставленной задачи.
keywords: нейронная сеть, финансовое прогнозирование, количество информации, коэффициент корреляции, совместное распределение, классификатор со случайными подпространствами