Методы ИИ широко используются в различных финансовых приложениях. Так как поведение финансовых рынков прогнозируемо,
представляется возможным построение автоматической системы для торговли ценными бумагами. Конкурентоспособные системы финан-
сового прогнозирования должны использовать как технические, так и фундаментальные показатели в качестве входных данных. Представ-
лено описание параметров, использование которых для прогнозирования курса акций представляется наиболее эффективным. Предложен
алгоритм торгового агента, функционирование системы рассмотрено с точки зрения потоков данных.
Методи ШI широко застосовуются в рiзноманiтному фiнансовому програмному забезпеченнi. Завдяки тому, що поведiнка фiнансових
ринкiв може бути зпрогнозована, виявляється можливою побудова автоматичноï системи для торгiвлi цiнними паперами. Конкурентоспро-
можнi системи фiнансового прогнозування мають застосовувати як технiчнi, так i фундаментальнi показники в якостi вхiдних даних. В ро-
ботi детально представлени показники, застосування яких для прогнозування курса акцiй має бути ефективним. Запропоновано алгоритм
торгового агента, функцiонування системи розглянуто з точки зору потокiв даних.
AI approaches are widely used in different financial applications. Since the behaviour of financial markets could be forecasted, it’s possible to
build an automatic system for security trading. Competitive financial forecast systems should use both fundamental and technical parameters as the
input data. Detailed description is presented for those parameters, which use is considered to be the most effective for the forecast purposes. Trading
agent algorithm is suggested, and considered from the data flow point of view as well.
