АКТУАЛЬНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НА РЫНКЕ ИНВЕСТИЦИЙ

В статье обсуждается один из существующих методов для формирования прогнозов в области инвестиций - метод нейросетевого прогнозирования. Данный метод широко используется в различных областях науки для анализа и проведения различных вычислений. В области планирования инвестиционных вложений этот метод применяется уже много лет, что позволяет оценить актуальность его использования на рынке инвестиций и основные преимущества.

1. Сергиенко Анатолий Геннадьевич. Моделирование прогноза значений котировок ценных бумаг с использованием нейроных сетей: диссертация ... кандидата экономических наук: 08.00.13 / Сергиенко Анатолий Геннадьевич; [Место защиты:

2. С.-Петерб. гос. инженер. -эконом. ун-т]. – Санкт-Петербург, 2011. – 182 с.: ил. РГБ ОД, 61 11-8/1783.

3. Мелюшин П. В. Особенности применения нейронных сетей в прогнозировании и планировании / П. В. Мелюшин, А. Ю. Лукьяненко // Приборостроение – 2017: материалы 10-й Международной научно-технической конференции, 1-3 ноября 2017 года, Минск, Республика Беларусь / Белорусский национальный технический университет; редкол.: О. К. Гусев [и др.]. – Минск: БНТУ, 2017. – С. 454-456.

4. Калмыкова А. А. Условия и факторы формирования и развития современного рынка инвестиций / А. А. Калмыкова // Транспортное дело России. – 2012. – № 5. – С. 23-24.

5. Анна Милькина. Что будет с фондовым рынком РФ по итогам 2022 года: прогнозы экспертов – Доступно по: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=10971861 (дата обращения: 17.11.2022).

6. Chandola D., Mehta, A., Singh, S. et al. Forecasting Directional Movement of Stock Prices using Deep Learning. Ann. Data. Sci. (2022). https://doi.org/10.1007/s40745-022-00432-6.

7. Olorunnimbe K., Viktor, H. Deep learning in the stock market – a systematic survey of practice, backtesting, and applications. Artif Intell Rev (2022). https://doi.org/10.1007/s10462-022-10226-0.

8. Трофимова Е. А. Нейронные сети в прикладной экономике: [учеб. пособие] / Е. А. Трофимова, Вл. Д. Мазуров, Д. В. Гилёв; под общ. ред. Е. А. Трофимовой; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург: Изд‑во Урал. ун-та, 2017. – 96