Практические методы задействования искусственного интеллекта при составлении прогноза по изменениям на Фондовом рынке

Аннотация. В условиях высокой волатильности фондового рынка традиционные методы прогнозирования часто оказываются недостаточно эффективными. Современные технологии искусственного интеллекта позволяют значительно повысить точность прогнозов за счет обработки больших данных, выявления скрытых закономерностей и адаптации к динамике рынка. В статье рассматриваются основные методы задействования ИИ для предсказания изменений на фондовом рынке, включая нейросетевые модели, алгоритмы машинного обучения, анализ временных рядов и обработку текстовых данных.
Ключевые слова: искусственный интеллект, фондовый рынок, машинное обучение, прогнозирование цен, алгоритмическая торговля, нейронные сети, анализ временных рядов.

PRACTICAL METHODS OF UTILIZING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR FORECASTING CHANGES IN THE STOCK MARKET

Author initials and last names
Full university name and city

Abstract. In the context of high stock market volatility, traditional forecasting methods often prove insufficiently effective. Modern artificial intelligence technologies significantly enhance prediction accuracy by processing large datasets, identifying hidden patterns, and adapting to market dynamics. This article examines key AI methods for forecasting stock market changes, including neural network models, machine learning algorithms, time series analysis, and natural language processing.
Keywords: artificial intelligence, stock market, machine learning, price forecasting, algorithmic trading, neural networks, time series analysis.



Введение. Современные фондовые рынки представляют собой сложные динамические системы, подверженные воздействию множества факторов – экономических, политических, социальных и технологических.
В условиях высокой волатильности и нарастающей неопределенности традиционные методы прогнозирования, основанные на статистическом анализе и эконометрических моделях, демонстрируют ограниченную эффективность, что обусловлено нелинейностью рыночных процессов, наличием трудноформализуемых переменных, влиянием поведенческих факторов, которые не всегда поддаются количественному анализу.
В последние годы искусственный интеллект (далее – ИИ) стремительно внедряется в сферу финансового анализа, предлагая новые подходы к обработке и интерпретации рыночных данных. Технологии машинного обучения, нейронные сети, алгоритмы глубокого обучения и обработка естественного языка позволяют выявлять скрытые закономерности в динамике активов, анализировать большие массивы информации и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.