Anton E. Kokshin

в современных условиях особо актуальным является использование информационных технологий и искусственного интеллекта в прогнозировании цен различных финансовых инструментов. Все больше набирает популярность применение методов машинного обучения, один из которых – искусственные нейронные сети. В статье исследуются нейронные сети, наиболее эффективные в прогнозировании фондового рынка, определены критерии оценки эффективности искусственных нейронных сетей, оценены предлагаемые модели и выделены их ключевые особенности.

в последние годы нейронные сети становятся все более актуальными в сфере финансов. Однако, несмотря на их потенциал, существует ряд вызовов, связанных с обучением моделей на финансовых данных. В статье рассматриваются основные проблемы, такие как качество данных, сложность временных рядов, переобучение моделей и интерпретируемость результатов, а также предлагаются возможные решения этих проблем.