<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Автоматизація прогнозування цін акцій із використанням методів машинного навчання

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі розглядається проблема прогнозування цін акцій на фінансових ринках із використанням методів машинного навчання. Сучасні фондові ринки характеризуються значною мінливістю та великими обсягами даних, що ускладнює застосування традиційних аналітичних підходів. У зв’язку з цим особливої актуальності набуває використання інтелектуальних методів аналізу даних, здатних виявляти приховані закономірності у часових рядах.
The paper considers the problem of stock price prediction in financial markets using machine learning methods.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Гудзь Т. О., Маслій Р. В. Автоматизація прогнозування цін акцій із використанням методів машинного навчання // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28246.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (1)

  1. Що таке Machine Learning? [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://denovo.ua/resources/what-is-machine-learning (дата звернення: 16.03.2026). 2.Прогнозування в машинному навчанні [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://journals.ontu.edu.ua/index.php/atbp/article/view/3150/3376 (дата звернення: 16.03.2026). 3.Mean Square Error (MSE) [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://itwiki.dev/data-science/ml-reference/mlglossary/mean-square-error-mse (дата звернення: 16.03.2026). 4.Перенавчання нейронної мережі [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://developers.google.com/machinelearning/crash-course/overfitting/overfitting?hl=uk (дата звернення: 16.03.2026).