Інші праці КІС УДХТУ
Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/20306
ENG: Other Works
Browse
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Item type:Item, Глибоке навчання у фінансовому аналізі: застосування LSTM та GAN для прогнозування цін акцій(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Перцев, Юрій Олексійович; Коротка, Лариса ІванівнаUKR: Прогнозування цін на акції є важливим аспектом фінансової аналітики, що допомагає інвесторам приймати зважені рішення. У роботі розглядаються традиційні методи прогнозування, такі як технічний аналіз (ковзні середні SMA, EMA) та статистичні моделі (ARIMA, експоненційне згладжування). Аналізуються їхні переваги та обмеження, зокрема труднощі у відображенні складних ринкових закономірностей. Для підвищення точності прогнозування пропонується використання сучасних підходів машинного навчання, зокрема нейронних мереж LSTM та генеративно-змагальних нейромереж (GANs). Описано архітектуру GAN та її здатність моделювати ринкову динаміку навіть за обмеженості історичних даних. Проведене дослідження базується на реальних біржових даних (ціни акцій AAPL), а результати порівнюються з методами ARIMA та LSTM, що підтверджує ефективність запропонованого підходу.