НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН НА ФОНДОВОМУ РИНКУ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2023.01.085Ключові слова:
нейронні мережі, прогнозування, фондовий ринок.Анотація
У сучасному світі фінансові ринки виявляють все більший інтерес до систем, які можуть точно та ефективно прогнозувати майбутню ціну фінансових інструментів. Інформаційні технології, які існують на даний момент, дозволяють аналізувати та використовувати високонавантажені системи, такі як нейронні мережі, для прогнозування фінансових показників компанії. У цій статті розглядається використання нейронних мереж для прогнозування курсу акцій на фінансовому ринку. Розглядаються можливості нейронних мереж для прогнозування курсів акцій у зв’язку з тим, що нейронні мережі мають багато прихованих блоків, які дозволяють моделі адаптуватися до складних взаємозв’язків між показниками компанії та ціною її акцій. Наведено приклад нейронної мережі RNN, яка може працювати з послідовними даними, такими як погодинні ряди. Для прикладу побудови моделі була обрана Apple як одна з найбільших компаній, яка входить до списку найвпливовіших компаній американського ринку S&P 500.
Посилання
Kholoshnia D.M., Korotka L.I. Informatsiina pidsystema neiromerezhevoho prohnozuvannia finansovykh sytuatsii na valiutnomu rynku / VIII Mizhnarodna naukovo-tekhnichna konferentsiia studentiv, aspirantiv ta molodykh vchenykh «Khimiia ta suchasni tekhnolohii». Tezy dopovidei. V Tom (27-29 kvitnia 2017 Dnipro). – 2017. S. 26. 2. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville Deep Learning [Elektronnyy̆ resurs] URL: https://www.deeplearningbook.org/ 3. Korotka L.I. Funktsionalna pidsystema ratsionalnoho vyboru arkhitektury neironnoi merezhi /L.I. Korotka // Visnyk Khersonskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu 3(62), Tom I. (Fundamentalni nauky). – 2017. S. 55-59.
