Mākslīgā intelekta sistēmas valūtu un fondu tirgū - Kabakovs, Jurijs (Latvijas Universitāte, 2007)
Fondu un valūtu tirgos prognozēšanas uzdevumu risināšanai arvien populārākas kļūst metodes, kas balstītas uz ģenētiskiem algoritmiem, koku indukcijas metodēm un mākslīgiem neironu tīkliem. Katrai uzskaitītai metodei atsevišķi ir savas priekšrocības un trūkumi, bet variējot ar to kombinācijām ir iespējams izveidot optimālāku prognozēšanas metodi. Pēdējos gados fondu un valūtu tirgū ir strauji pieaudzis operāciju skaits, kas tiek izpildītas nevis manuāli, bet gan automātiski, t.i. operāciju izpildi veic autonoma ekspertu sistēma. Darbā tiek izstrādāta autonoma eksperta sistēma, kas uzrāda ne tikai augstas peļņas rādītājus, bet arī veiksmīgi darbojas ar mazām sākotnējām investīcijām, tādejādi panākot, ka eksperta sistēma veic visas operācijas patstāvīgi, un uz mazo sākotnējo noguldījumu rēķina mazina kopējo ieguldīšanas risku.

In fund and currency markets decide of forecast tasks is still more popular methods, which are propped up on genetic algorithms and artificial networks of neurons. Separately each of this kind methods have advantages and failings, but making variation combinations with them is possible to create a more optimum predict method. In last years the amount of operations, which are executed automatically instead of manualy mode, has rapidly grown in the market of funds and currencies. In master's degree work is produced the system of an autonomous expert, which presents not only high level of earnings, but also successfully worked with little primary investments, and with that kind of properties expert system executes all trading operations automatically, and on the account of little primary deposits diminish the general investments risk.
Artificial Intelligence Systems in currency and found trading
Keywords: Vadībzinātne