Innovations in Science and Technologies Volume 1 Issue 8 (2024)
MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR FORECASTING FINANCIAL MARKETS: PROSPECTS AND LIMITATIONS
Ашрапова, Л.У., Яхшибоев, Р.Э., Атаджанов, Ш.Ш.
Abstract
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.
машинное обучениепрогнозирование финансовых рынковалгоритмы глубокого обучениярыночная волатильностьвременные ряды
Metadata source: the journal's OAI-PMH archive · Sindex does not store the full text; it links to the source.