Полное описание

Дворяткина, Светлана Николаевна. Прогнозирование рынка производных финансовых инструментов на основе рекурентной нейронной сети / С. Н. Дворяткина, Д. А. Головин. - Текст : непосредственный // Continuum. Математика. Информатика. Образование : научный журнал. - 2021. - N 2. - С. 62-68. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2500-1957.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): PYTHON -- нейронные сети -- DEEP LEARNING -- рекуррентные нейронные сети
Аннотация: Вопросы прогнозирования динамики цен на бирже и внебиржевом рынке всегда было сложной задачей для многих исследователей и аналитиков. Успешное инвестирование во многом определяется знанием будущей ситуации на финансовом рынке. В статье рассматривается возможность прогнозирования стоимости производных финансовых инструментов при помощи глубокого обучения нейронных сетей, реализованных посредством языка программирования Python. В качестве архитектуры нейронных сетей была выбрана рекуррентная сеть с ячейкой долговременной краткосрочной памяти LSTM, являющейся одной из самых мощных моделей прогноза. LSTM представляет собой ячейку памяти, вычислительную единицу, которая заменяет традиционные искусственные нейроны в скрытом слое сети. Способность эффективно связывать память и вводить удаленные данные с помощью этих ячеек памяти сети обеспечивает динамическое понимание структуры данных с течением времени. Полученные в результате компьютерных экспериментов оценки точности прогноза на стоимостные показатели производного финансового инструмента показали высокую эффективность построенной модели нейронной сети.
Доп. точки доступа:
Головин, Д.А.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -699830-107331)

Шифр в сводном ЭК: 6d8ab55b3b4f32d18388d03d410bdeb8

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽