Исследование возможности применения нейронных сетей для прогнозирования финансовых временных рядов

Abstract

В данном исследовании была рассмотрена модель, а затем построена и протестирована рекуррентная нейронная сеть LSTM-типа, главной особенностью которой является способность запоминать информацию на долгие периоды времени. Целью магистерской диссертации является исследование возможности применения нейронных сетей для прогнозирования финансовых временных рядов.

This study examined the model and then constructed and tested a recurrent LSTM-type neural network, the main feature of which is the ability to remember information for long periods of time. The purpose of the master's thesis is to study the possibility of using neural networks for forecasting financial time series.