Застосування методів машинного навчання до прогнозування часових фінансових рядів

Abstract

У даному дослідженні було розглянуто алгоритми машинного навчання для прогнозування часових рядів. У ході роботи було розроблене програмне забезпечення для прогнозування кількості проданих за день акцій компанії “Microsoft”. Також було оцінено роботу навчених моделей по графічному представленню результатів передбачення разом із реальними значеннями кількості проданих акцій.

In this study, machine learning algorithms for time series forecasting were considered. In the course of the work, software was developed for forecasting the number of Microsoft shares sold per day. The performance of the trained models was also evaluated by graphically presenting the prediction results together with the actual values of the number of shares sold.