ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ПРОГНОЗУВАННЯ ФІНАНСОВИХ РИНКІВ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - ЛУТЮК, ЛЕВ; ГНАТЧУК, ЄЛИЗАВЕТА; ПОНОЧОВНА, ОЛЕНА (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
Прогнозування фінансових ринків давно стало однією з найважливіших задач для інвесторів та трейдерів. Динамічність та складність ринків, численні фактори впливу, такі як економічні новини, геополітичні події та поведінкові аспекти учасників ринку, роблять цю сферу надзвичайно складною для аналізу за допомогою традиційних методів. З появою технологій штучного інтелекту, а саме нейронних мереж, з’явилася можливість ефективніше аналізувати великі обсяги даних і знаходити приховані закономірності, які неможливо виявити іншими способами. Нейронні мережі стали однією з ключових технологій у сучасному фінансовому аналізі завдяки їхній здатності обробляти нелінійні залежності та працювати з великими наборами даних. Ці моделі імітують роботу людського мозку, що дозволяє їм виявляти навіть найскладніші взаємозв’язки у фінансових часових рядах, таких як зміни цін активів, коливання валютних курсів чи аналіз ринкових ризиків. Завдяки гнучкості, адаптивності та можливості самооптимізації, нейронні мережі стали надійним інструментом для передбачення ринкових трендів. У цій статті розглянуто, як нейронні мережі застосовуються для прогнозування фінансових ринків, які типи архітектур найбільш ефективні для фінансового аналізу, та з якими викликами стикаються дослідники та практики під час їх впровадження. Нейронні мережі подано як основу для розроблення інформаційних технологій прогнозування фінансових ринків.