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dc.contributor.advisorMorales, Manuel
dc.contributor.authorRoussakov, Maxime
dc.date.accessioned2018-05-31T14:02:24Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2018-05-31T14:02:24Z
dc.date.issued2018-03-21
dc.date.submitted2017-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/20210
dc.subjectSelf-organizing mapfr
dc.subjectLimit order bookfr
dc.subjectRéseau neuronalfr
dc.subjectAnalyse en composantes principalesfr
dc.subjectClassification hiérarchiquefr
dc.subjectStationnaritéfr
dc.subjectPrévisionsfr
dc.subjectNeural networkfr
dc.subjectPrincipal component analysisfr
dc.subjectHierarchical clusteringfr
dc.subjectStationarityfr
dc.subjectForecastingfr
dc.subject.otherPhysical Sciences - Statistics / Sciences physiques - Statistiques (UMI : 0463)fr
dc.titleFinancial time series analysis with competitive neural networksfr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineStatistiquefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sfr
etd.degree.nameM. Sc.fr
dcterms.abstractL’objectif principal de mémoire est la modélisation des données temporelles non stationnaires. Bien que les modèles statistiques classiques tentent de corriger les données non stationnaires en différenciant et en ajustant pour la tendance, je tente de créer des grappes localisées de données de séries temporelles stationnaires grâce à l’algorithme du « self-organizing map ». Bien que de nombreuses techniques aient été développées pour les séries chronologiques à l’aide du « self- organizing map », je tente de construire un cadre mathématique qui justifie son utilisation dans la prévision des séries chronologiques financières. De plus, je compare les méthodes de prévision existantes à l’aide du SOM avec celles pour lesquelles un cadre mathématique a été développé et qui n’ont pas été appliquées dans un contexte de prévision. Je compare ces méthodes avec la méthode ARIMA bien connue pour la prévision des séries chronologiques. Le deuxième objectif de mémoire est de démontrer la capacité du « self-organizing map » à regrouper des données vectorielles, puisqu’elle a été développée à l’origine comme un réseau neuronal avec l’objectif de regroupement. Plus précisément, je démontrerai ses capacités de regroupement sur les données du « limit order book » et présenterai diverses méthodes de visualisation de ses sorties.fr
dcterms.abstractThe main objective of this Master’s thesis is in the modelling of non-stationary time series data. While classical statistical models attempt to correct non- stationary data through differencing and de-trending, I attempt to create localized clusters of stationary time series data through the use of the self-organizing map algorithm. While numerous techniques have been developed that model time series using the self-organizing map, I attempt to build a mathematical framework that justifies its use in the forecasting of financial times series. Additionally, I compare existing forecasting methods using the SOM with those for which a framework has been developed and which have not been applied in a forecasting context. I then compare these methods with the well known ARIMA method of time series forecasting. The second objective of this thesis is to demonstrate the self-organizing map’s ability to cluster data vectors as it was originally developed as a neural network approach to clustering. Specifically I will demonstrate its clustering abilities on limit order book data and present various visualization methods of its output.fr
dcterms.languageengfr


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