Журнал «Современная Наука»

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ ЦЕННЫХ БУМАГ

Солобуто Алексей Викторович (аспирант, Московский финансово-юридический университет МФЮА )

Павлов Валерий Анатольевич (к.э.н., доцент, Московский финансово-юридический университет МФЮА )

В данной работе рассматривается применение нейронных сетей в качестве инструмента для прогнозирования стоимости ценных бумаг на основе исторических данных. Для обучения модели проводится предобработка информации о ценных бумагах, включая формирование временных рядов, что позволяет выявлять скрытые зависимости между параметрами. С целью повышения устойчивости модели к выбросам и уменьшения риска переобучения используются методы регуляризации, такие как Dropout и L2-нормализация. Кроме того, для решения поставленной задачи были отобраны подходящие функции активации и функция потерь. Работа демонстрирует потенциал нейросетевых подходов в задачах финансового прогнозирования и подчеркивает важность выбора архитектуры и настройки параметров модели в зависимости от характеристик исходных данных.

Ключевые слова:нейронные сети, временные ряды, регуляризация, ценные бумаги, индикаторы.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Солобуто А. В., Павлов В. А. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ ЦЕННЫХ БУМАГ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2025. -№08. -С. 143-145 DOI 10.37882/2223-2966.2025.08.34

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"