Нейромережеве прогнозування цін на фондовому ринку
| dc.contributor.author | Перцев, Ю. О. | uk_UA |
| dc.contributor.author | Коротка, Лариса Іванівна | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2025-03-30T18:38:09Z | |
| dc.date.available | 2025-03-30T18:38:09Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | UKR: У сучасному світі фінансові ринки виявляють все більший інтерес до систем, які можуть точно та ефективно прогнозувати майбутню ціну фінансових інструментів. Інформаційні технології, які існують на даний момент, дозволяють аналізувати та використовувати високонавантажені системи, такі як нейронні мережі, для прогнозування фінансових показників компанії. У цій статті розглядається використання нейронних мереж для прогнозування курсу акцій на фінансовому ринку. Розглядаються можливості нейронних мереж для прогнозування курсів акцій у зв’язку з тим, що нейронні мережі мають багато прихованих блоків, які дозволяють моделі адаптуватися до складних взаємозв’язків між показниками компанії та ціною її акцій. Наведено приклад нейронної мережі RNN, яка може працювати з послідовними даними, такими як погодинні ряди. Для прикладу побудови моделі була обрана Apple як одна з найбільших компаній, яка входить до списку найвпливовіших компаній американського ринку S&P 500. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: In the modern world of financial markets are showing more and more interest in systems that can accurately and efficiently predict the future price of financial instruments. Information technologies that exist at the moment make it possible to analyze and use highly loaded systems such as neural networks to predict the financial performance of a company. This article discusses the use of neural networks to predict the price of shares in the financial market. The possibilities of neural networks for predicting stock prices are considered due to the fact that neural networks have many hidden blocks that allow the model to adapt to complex relationships between company indicators and its stock price. An example of a RNN neural network is given that can work with sequential data such as hourly series. For an example of building a model, Apple was chosen as one of the largest companies that is included in the S&P 500 list of the most influential companies in the American market. | en |
| dc.description.sponsorship | ДВНЗ «Український державний хіміко-технологічний університет», Дніпро | uk_UA |
| dc.identifier.citation | Перцев Ю. О., Коротка Л. І. Нейромережеве прогнозування цін на фондовому ринку. Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні – ІТММ’2023 : тези доп. Міжнародної наук.-техн. конф. (м. Дніпро, 22 березня 2023 р.). Дніпро, 2023. C. 314–317. DOI: https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2023.01.085. | uk_UA |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2023.01.085 | en |
| dc.identifier.issn | 2708-0102 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://journals.nmetau.edu.ua/index.php/itmm/article/view/1653 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/19945 | en |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро | uk_UA |
| dc.subject | нейронні мережі | uk_UA |
| dc.subject | прогнозування | uk_UA |
| dc.subject | фондовий ринок | uk_UA |
| dc.subject | neural networks | en |
| dc.subject | forecasting | en |
| dc.subject | stock market | en |
| dc.subject.classification | SOCIAL SCIENCES::Business and economics | en |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Information technology | en |
| dc.title | Нейромережеве прогнозування цін на фондовому ринку | uk_UA |
| dc.title.alternative | Neural Network Prediction of Prices on the Stock Market | en |
| dc.type | Thesis | en |