Использование нейросетей в прогнозировании фондового рынка

В самом начале работы считаем просто необходимым дать качественные определения таким понятиям как фондовый рынок и нейросети. Фондовый рынок — это организованный рынок, где происходит покупка и продажа ценных бумаг, таких как акции, облигации, ETF и другие финансовые инструменты. Нейросеть — это вычислительная система, вдохновленная структурой и функциями человеческого мозга. Она состоит искусственных нейронов, которые обрабатывают и передают информацию. Теперь, разобравшись с ключевыми понятиями, можно переходить к дальнейшему анализу.
Материал и методы
В работе использованы возможности программы Microsoft Office Word. Использованы статистические данные из нучных трудов [Ezat Ahmadzadeh, 2021: 1].
Результаты и обсуждение
В работе была доказана важность и перспективность использования нейросетей в прогнозировании фондового рынка. Были приведены примеры использования искусственного интеллекта в данной сфере деятельности человека. Рассмотрены типы нейросетей, которые могут применяться для прогнозирования (MLP, RNN, LSTM, CNN). Были проанализированы сложности использования нейросетей: сложность настройки, переобучение, необходимость больших объемов данных, непрозрачность. Были сделаны соответствующие выводы, которые сошлись в положительное поле от перспективы использования нейросети в прогнозировании фондового рынка. Выявлен лучший тип нейросети для прогноза – MLP.
Нейросети – это мощный инструмент, который может быть использован для анализа сложных данных и выявления скрытых закономерностей. В контексте прогнозирования фондового рынка, нейросети обладают потенциалом для анализа больших объемов данных, выявления сложных взаимосвязей, адаптации к изменяющимся условиям, прогнозировании поведения тех или иных показателей.
Общемировая статистика гласит, что начиная с 1995-го года технологии искусственного интеллекта всё чаще стали применяться в сфере прогнозирования фондового рынка. Сейчас же, когда искусственный интеллект набирает всё большую популярность, доля использования его в прогнозах на рынке возросла до 19,2% [Меркулов, 2023: 4].
Далее поговорим о возможностях нейросетй в прогнозировании фондового рынка.
Нейросети могут обрабатывать огромные массивы данных, включая исторические цены акций, финансовые отчеты компаний, новости, социальные сети и макроэкономические показатели. Нейросети способны распознавать нелинейные зависимости и взаимодействие между различными факторами, влияющими на рынок. Могут обучаться на новых данных и адаптироваться к изменениям рыночной конъюнктуры, использоваться для прогнозирования цен акций, волатильности, объемов торгов и других рыночных показателей.