РЕЦЕНЗИЯ на выпускную квалификационную работу студента кафедры Технологии Программирования  Санкт-Петербургского государственного университета Смирнова Максима Тимофеевича «Прогнозирование финансовых временных рядов нейронными сетями»  	Целью выпускной квалификационной работы является разработка искусственной нейронной сети (ИНС) с обучением нейроэволюционными методами, способной распознавать визуальные образы и тренды в статистических данных о значениях цен, а также автоматически реагировать на распознанную информацию, совершая оптимальные действия на финансовом рынке без непосредственного участия человека. Для достижения поставленной цели предлагается решить задачу анализа графиков цен методом кодирования субстрата и задачу построения популяции ИНС с динамически изменяющейся топологией и весами в зависимости от ситуации на финансовом рынке. Предполагается апробация результата на симуляторе финансового рынка Форекс.  	Тема работы является весьма актуальной, поскольку на современных автоматизированных финансовых рынках происходит интенсивная автоматизированная обработка больших объемов данных и обмен денежными средствами в условиях неопределенности поведения участников рынка и сложных закономерностей в развитии ситуации. При этом существующие методы прогнозирования финансовых временных рядов обладают недостатками, влекущими в ряде случаев значительные финансовые потери участников рынка. Таким образом, необходимо разрабатывать и применять новые методы принятия решений на финансовом рынке. Научная новизна работы заключается в применении нейроэволюционных методов для практической разработки в области финансового анализа с использованием методов компьютерного зрения (кодирования субстрата). 	Представленная работа соответствует заявленной теме: автором разработаны и реализованы ИНС, способные производить визуальный анализ графиков временных рядов, произведено экспериментальное сравнение реализованных ИСН с традиционным вариантом, сделаны первичные выводы о работоспособности эффективности полученного решения. Приведены планы дальнейшей работы, соответствующие поставленным задачам и полученным результатам.  	В качестве существенного замечания следует отметить, что текст работы не выдержан в научном стиле, недостаточно качественно проработан и структурирован. Следовало бы пронумеровать подразделы введения и глав работы, привести подробные формулировки основных используемых понятий не во второй главе и приложении, а во вводной части. Цель и задачи работы сформулированы во введении недостаточно четко. Не в полной мере раскрыт обзор литературы по теме исследований и, соответственно, слабо мотивирован выбор метода решения задачи среди альтернатив. Отсутствует заключение. Присутствуют опечатки и погрешности верстки. 	Считаю, что работа М. Т. Смирнова в целом отвечает требованиям к выпускной квалификационной работе и заслуживает оценки «хорошо».   К.т.н., м.н.с. лаборатории телекоммуникационных систем 			Н. Н. Никитина Института прикладных математических исследований Карельского научного центра РАН