Цель данной работы - проведение многофакторного анализа данных фондовой биржи для составления прогнозов заданных параметров на основе нейросетевых моделей. Фондовый рынок - это одна из самых динамичных и сложных сред для инвестирования, где цены акций подвержены влиянию множества факторов. Сложность рыночных процессов, аномальные изменения и высокая степень случайности создают вызовы для моделей прогнозирования. Нейронные сети представляют собой наиболее предпочтительный инструмент для прогнозирования биржевых цен благодаря их способности анализировать огромные объемы информации и распознавать сложные нелинейные закономерности в данных

Арсеньев Ф.А. (науч. рук. Романова Ю.С.) Прогнозирование динамики фондового рынка: исследование эффективности нейросетевых моделей временных рядов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13302