Application of Neural Networks for Prediction Financial Time Series

ENG: The article discusses some aspects and features of the use of neural networks for forecasting financial time series for the purpose of making a profit. The use of neural networks to analyze financial information is a promising alternative (or complement) to traditional research methods. Due to their adaptability, the same neural networks can be used to analyze several instruments and markets, while the patterns found by a player for a specific instrument using technical analysis methods may work worse or not work at all for other instruments.

UKR: У статті розглядаються деякі аспекти та особливості використання нейронних мереж для прогнозування фінансових часових рядів з метою отримання прибутку. Використання нейронних мереж для аналізу фінансової інформації є перспективною альтернативою (або доповненням) традиційним методам дослідження. Завдяки своїй адаптивності одні й ті ж нейронні мережі можуть бути використані для аналізу декількох інструментів і ринків, при цьому закономірності, знайдені гравцем для конкретного інструменту за допомогою методів технічного аналізу, можуть працювати гірше або не працювати зовсім для інших інструментів.