Применение глубокого обучения для предсказания цен акций

Leonova A.D.

Применение глубокого обучения для предсказания цен акций

Дата публикации в реестре: 2024-03-01T14:31:26Z

Аннотация:

Глубокое обучение может быть ценным инструментом для автоматизации и улучшения финансового анализа. С помощью нейронных сетей можно получить большую точность и эффективность, чем традиционными методами. В работе рассматриваются вопросы применимости методов глубокого обучения к задаче прогнозирования цен акций. Эту задачу можно рассматривать как задачу прогнозирования временных рядов, для решения которой часто используются нейронные сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), которые были разработаны для обучения долговременным зависимостям последовательных данных.

Ключевые слова:
lstm, deep learning, stock prices prediction, глубокое обучение, предсказание цен акций

Тип: Article

Права: open access

Источник: Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем