Журнал «Современная Наука»

ПРИМЕНЕНИЕ ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА 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 работе рассматривается применение градиентного бустинга в качестве инструмента для прогнозирования стоимости ценных бумаг. Данный метод машинного обучения зарекомендовал себя как один из наиболее эффективных алгоритмов для решения задач регрессии и классификации благодаря способности моделировать сложные нелинейные зависимости и устойчивости к переобучению при правильной настройке параметров. С целью повышения точности прогнозирования был осуществлён тщательный отбор информативных финансовых и технических индикаторов, которые потенциально влияют на стоимость ценных бумаг. Отбор признаков осуществлялся как на основе экспертных оценок, так и с применением статистических методов анализа значимости переменных. Также в работе для автоматизированного подбора параметров использован метод Парзеновского окна [1], являющийся одной из разновидностей байесовской оптимизации. Этот подход позволяет эффективно исследовать пространство параметров.

Ключевые слова:градиентный бустинг, задача прогнозирования, оптимизация параметров, ценные бумаги, индикаторы

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Солобуто А. В., Павлов В. А. ПРИМЕНЕНИЕ ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ ЦЕННЫХ БУМАГ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2025. -№08. -С. 137-142 DOI 10.37882/2223-2966.2025.08.33

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"