Прогнозирование цен акции с помощью нейронной сети

Abstract

В данной работе были созданы две модели рекуррентных нейронных сетей типа LSTM и GRU, обученные на котировках цен акций из индекса ММВБ-10 в период с 01.01.2019 - 31.05.2021. В первом разделе были рассмотрены теоретические аспекты работы нейронных сетей. Во втором разделе были созданы и обучены модели. Были сделаны предсказания, оценены ошибки каждой модели.

In this work, two models of recurrent neural networks of the LSTM and GRU type were created, trained on stock price quotes from the MICEX-10 index in the period from 01.01.2019 - 31.05.2021. In the first section, the theoretical aspects of the operation of neural networks were considered. In the second section, the models were created and trained. Predictions were made, and the errors of each model were estimated.