2024. — Т 16. — № s1 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/59favn124.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 372.1 Кбайт)


Ссылка для цитирования этой статьи:

Шомахов, К. Р. Перспективы использования искусственного интеллекта для прогнозирования финансовых трендов / К. Р. Шомахов // Вестник Евразийской науки. — 2024. — Т 16. — № s1. — URL: https://esj.today/PDF/59FAVN124.pdf (дата обращения: 14.06.2024).


Перспективы использования искусственного интеллекта для прогнозирования финансовых трендов

Шомахов Каплан Русланович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: kaplan.shomakhov@mail.ru

Научный руководитель: Кудряшов Александр Леонидович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Старший преподаватель кафедры «Финансового и инвестиционного менеджмента»
E-mail: ALKudryashov@fa.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0321-1028
РИНЦ: https://www.elibrary.ru/author_profile.asp?id=923182

Аннотация. Исследование нацелено на анализ и применение методов искусственного интеллекта с целью прогнозирования финансовых тенденций на основе анализа имеющейся информации, включая, но не ограничиваясь, новостными данными. В статье проведен анализ эффективности алгоритмов машинного обучения и продемонстрирована взаимосвязь между новостными событиями и изменениями на финансовых рынках. Рассмотрены этапы разработки подобной программы, начиная с обучения алгоритмов на обширных наборах исторических данных, включая информацию о финансовых инструментах, экономических и политических событиях. Произведен анализ текущих новостных потоков с использованием подготовленных моделей для прогнозирования как краткосрочных, так и долгосрочных финансовых тенденций. Полученные результаты имеют практическое применение в финансовом секторе, включая обеспечение поддержки инвесторов, аналитиков и риск-менеджеров в процессе принятия обоснованных решений. Автор акцентирует внимание на том, что исходя из анализа существующих научных трудов, можно утверждать, что современные методы и подходы к применению искусственного интеллекта, предложенные исследователями, демонстрируют потенциал для эффективного применения на практике. Кроме того, будут затронуты вопросы точности прогнозов искусственного интеллекта, а также потенциальные ограничения и вызовы, связанные с применением подобных моделей в современных условиях рынка. Статья формирует теоретическую базу для последующих исследований в сфере анализа финансовых данных с применением передовых технологий. В заключении автор подчеркивает, что, учитывая выявленные ограничения и проблемы, разработчики программного обеспечения и пользователи должны быть способны адаптировать свои модели к изменяющимся рыночным условиям, тщательно анализировать результаты и принимать решения, основанные не только на допущениях модели, но и на многочисленных источниках информации.

Ключевые слова: искусственный интеллект; финансовые тренды; машинной обучение; прогнозирование финансовых рынков; анализ данных; финансовая аналитика; оценка рисков; инвестиционные стратегии

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2588-0101 (Online)

Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.

Добавить комментарий