Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ АВИАЦИИ И КОСМОНАВТИКИ; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2023
Ключевые слова: Deep Neural Networks, forecasting, financial markets, automation of trading operations, retraining, instability, глубокие нейронные сети, прогнозирование, финансовые рынки, автоматизация торговых операций, переобучение, нестабильность
Аннотация: Глубокие нейронные сети (ГНС) являются одной из самых активно развивающихся областей машинного обучения в последние годы. Они уже нашли широкое применение в различных сферах, в том числе в финансовых рынках. В этой работе рассматриваются перспективы использования ГНС для прогнозирования финансовых рынков. Описываются, какие типы фиПоказать полностьюнансовых данных могут быть использованы для обучения ГНС, какие типы ГНС могут быть наиболее эффективными для прогнозирования финансовых рынков, и какие вызовы и проблемы могут возникнуть при использовании ГНС для прогнозирования финансовых рынков. Deep neural networks (GNS) are one of the most actively developing areas of machine learning in recent years. They have already found wide application in various fields, including financial markets. In this paper, the prospects of using GNSS for forecasting financial markets are considered. It describes which types of financial data can be used to train STS, which types of STS can be most effective for forecasting financial markets, and what challenges and problems may arise when using STS to predict financial markets.
Журнал: АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ АВИАЦИИ И КОСМОНАВТИКИ
Выпуск журнала: 3
Номера страниц: 341-343
Место издания: Красноярск
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"