Трейдеры общаются между собой не обязательно для обсуждения бычьих или медвежьих рынков. Они обмениваются, скорее, взглядами на природу и замысловатость своего бизнеса. Когда мы начинаем разговор, всегда удивительно выявить сходство усвоенных уроков, обменяться опытом и увидеть, как все мы независимо друг от друга приходим к одним и тем
же выводам.

Познакомился я с Андреем Гардези пару лет назад через общих знакомых по какому-то случайному делу бытового характера. С тех пор мы регулярно общаемся, но вряд ли я могу считать себя его другом. Мы не особо близки, даже обращаемся друг к другу на "вы", хотя мы почти ровесники и обоим еще нет и тридцати. Но иногда за кружкой пива или за рюмкой коньяка мы делимся кое-какими поучительными историями из своей жизни, а иногда - явно выдуманными байками, чтобы скрасить лирикой или юмором наши философские и житейские беседы.

В условиях резких колебаний процентных ставок и валютных! курсов весьма актуальна проблема хеджирования (страхования) валютных и процентных рисков. Цель книги [1] — дать читателю представление об инструментах и стратегиях хеджирования.

Жизненные обстоятельства сложились таким образом, что последние годы автор был связан с изучением и исследованием экономических производных продуктов-инструментов. Постепенно, по мере анализа зарубежной профессиональной литературы и мирового опыта рынков производных инструментов, а также скромного российского опыта в этой области, сложилось впечатление, что теория в этой проблематике нуждается в усилении и укреплении.

Нейросетевая методология находит все новые успешные применения в практике управления и принятия решений, в том числе - в финансовой и торговой сферах. Лежащая в ее основе теория нелинейных адаптивных систем доказала свою полезность при выработке прогнозов в целом ряде отраслей экономики и финансов.

Рассматривается применение нейросетевых технологий при построении
информационных и управляющих систем в науке, экономике, финансах и искусстве. Исследуются вопросы разработки нейросетей «под задачу», представления исходной и обработки выходной информации. Предлагаются простые методы обучения в статическом и динамическом режимах.

Книга знакомит со способами применения методологии нейронных сетей для решения задач анализа и прогноза в таких актуальных для современной российской экономики вопросах, как кризисные явления на рынках капитала, налоговые поступления, динамика цен производных финансовых инструментов и индексов курсов акций, эффективность диверсификации портфельных капитатювложений, риск ггредоставления кредитов или банкротство корпораций и банков.

В этой книге, основанной на курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса.
Наш опыт свидетельствует, что главным препятствием к широкому практическому применению нейрокомпьютинга служит недостаточное понимание его основ. Эта книга писалась с целью восполнить этот пробел.

Поэтому основное внимание здесь уделяется описанию принципов нейросетевой обработки данных, их потенциальных возможностей и преимуществ, а также подробному разбору нескольких конкретных применений. Упор делается на концептуальной стороне дела, а не на описании конкретных алгоритмов.