Польза нейросетей в прогнозировании изменения стоимости ценных бумаг.

Нейронные сети используются для анализа огромного объема данных и нахождения скрытых закономерностей на фондовом рынке. Основными инструментами ИИ, применяемыми для прогнозирования, являются:
Многослойные нейронные сети (Multilayer Perceptrons, MLP) – используются для решения задач классификации и регрессии. Для фондового рынка Multilayer Perceptrons могут прогнозировать изменение цены акций на основе исторических данных. Их особенность заключается в том, что они обучаются на больших объемах данных, таких как исторические цены, объем торгов, финансовые отчеты и макроэкономические индикаторы [4, с. 326].
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) идеальны для временных рядов, что делает их полезными для анализа исторических данных и прогнозирования будущих цен на акции. В частности, такие архитектуры, как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Units), лучше справляются с долговременными зависимостями во временных рядах.
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) обычно используются для анализа изображений, но также могут применяться для выявления сложных паттернов в данных фондового рынка, таких как поведение цен или объемы торгов.
Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN) применяются для создания синтетических данных, которые можно использовать для тренировки моделей в условиях нехватки данных. На фондовом рынке их могут использовать для моделирования рыночных ситуаций или тестирования стратегий торговли.
Гибридные архитектуры – это комбинации различных моделей, например, LSTM с CNN для улучшения прогнозов, используя преимущества как временных данных, так и выявления сложных паттернов [4, с. 327].
Нейронные сети стали важным инструментом для анализа данных и прогнозирования на фондовом рынке России. В частности, многослойные нейронные сети используются для задач классификации и регрессии, таких как прогнозирование цен акций. Например, они могут анализировать исторические данные о ценах акций «Сбербанка», учитывая объем торгов и финансовые отчеты, чтобы предсказать будущее изменение цен.
Рекуррентные нейронные сети RNN, включая LSTM и GRU используются в России для прогнозирования цен акций на основе исторических данных, что позволяет учитывать сезонные колебания и долгосрочные тренды. Например, модель LSTM может анализировать данные о ценах на акции «Газпрома» для предсказания их будущих значений [8, с. 122].
Гибридные архитектуры как LSTM и CNN позволяют использовать преимущества обеих архитектур. Например, для анализа акций «Татнефти» можно использовать LSTM для прогнозирования цен на основе исторических данных, а затем применить CNN для выявления паттернов в графиках, которые могут указывать на потенциальные изменения в будущем [1, с. 147].
Преимущества использования нейронных сетей в анализе рынка ценных бумаг заключается в следующем:
– обработка большого объема данных – нейронные сети способны обрабатывать огромные массивы данных, включая исторические цены акций, новости, отчеты компаний и макроэкономические индикаторы, что помогает строить более точные прогнозы;
– выявление сложных закономерностей – в отличие от традиционных методов статистического анализа, нейронные сети могут выявлять скрытые зависимости и паттерны в данных, которые неочевидны для человека, что особенно полезно при анализе динамики цен на ценные бумаги;
– адаптивность заключается в том, что адаптироваться к изменениям на рынке, обучаясь на новых данных, что особенно важно на фондовом рынке, где условия могут меняться очень быстро;