АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ: ПЕРСПЕКТИВЫ И ОГРАНИЧЕНИЯ

Авторы

  • Ашрапова Л.У. Автор
  • Яхшибоев Р.Э. Автор
  • Атаджанов Ш.Ш. Автор

Ключевые слова:

машинное обучение, прогнозирование финансовых рынков, алгоритмы глубокого обучения, рыночная волатильность, временные ряды

Аннотация

 В статье рассматривается применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, включая их перспективы и ограничения. С ростом объемов данных и усложнением рыночных условий традиционные методы анализа теряют эффективность, что делает машинное обучение важным инструментом в сфере финансов.

Результаты исследования показывают, что машинное обучение обладает значительными преимуществами, включая способность анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые зависимости и адаптироваться к изменениям рыночной волатильности.

Выводы исследования подчеркивают необходимость разработки гибридных подходов, объединяющих алгоритмы машинного обучения и традиционные методы, а также усиления интерпретируемости моделей. Будущие исследования должны сосредоточиться на адаптации алгоритмов к нестабильным рыночным условиям и изучении влияния глобальных факторов на их точность. 

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Библиографические ссылки

Примжарова Л. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ В АУДИТЕ //Вестник науки. – 2024. – Т. 3. – №. 7 (76). – С. 33-51.

Ирмухамедова М. Д. ПЕРСПЕКТИВЫ АВТОМАТИЗАЦИИ АНАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В КОРПОРАТИВНЫХ ФИНАНСАХ, ПРОБЛЕМЫ И ВЫЗОВЫ. – 2024.

Родина А. Е. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПРИ РАЗРАБОТКЕ СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЯ КОРПОРАЦИИ //ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ. – 2020. – С. 372-375.

Болонин А. И., Алиев М. М., Исмаилов К. М. Технологии Big Data на финансовых рынках: практические аспекты //Экономическая безопасность. – 2024. – №. 5. – С. 1093-1114.

Борцова Д. Э., Алёшечкина Т. А. Сравнение моделей машинного обучения для прогнозирования курса акций.

Андрюшин С. А., Кузнецова В. В. Финансовые рынки, технологические инновации и финансовая стабильность: риски и проблемы регулирования //Russian Journal of Economics and Law. – 2019. – №. 3. – С. 1315-1329.

Karlibaeva R., Yakhshiboyev R. INNOVATIVE APPROACHES TO SUSTAINABLE BUSINESS DEVELOPMENT IN THE ERA OF DIGITAL TRANSFORMATION //Innovative economics and management. – 2024. – Т. 11. – №. 2. – С. 101-108.

Apsilyam N. M., Shamsudinova L. R., Yakhshiboyev R. E. THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE ECONOMIC SECTOR //CENTRAL ASIAN JOURNAL OF EDUCATION AND COMPUTER SCIENCES (CAJECS). – 2024. – Т. 3. – №. 1. – С. 1-12.

Кудратиллаев М., Яхшибоев Р. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ МОДУЛЯЦИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОБСТАНОВКИВ РЕГИОНАХ //Innovations in Science and Technologies. – 2024. – Т. 1. – №. 2. – С. 99-102

Загрузки

Опубликован

2024-12-25

Выпуск

Раздел

Экономика

Как цитировать

АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ: ПЕРСПЕКТИВЫ И ОГРАНИЧЕНИЯ. (2024). Инновации в науке и технологиях, 1(8). https://innoist.uz/index.php/ist/article/view/537

##plugins.generic.shariff.share##

Похожие статьи

1-10 из 48

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 > >>