| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Рушлевич, И. С. | - |
| dc.contributor.author | Кожевников, А. Д. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-07-23T05:57:01Z | - |
| dc.date.available | 2025-07-23T05:57:01Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Рушлевич, И. С. Финансовое прогнозирование при помощи нейросетей / И. С. Рушлевич, А. Д. Кожевников // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 20–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 91–93. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60925 | - |
| dc.description.abstract | В статье исследуется применение нейросетевых моделей (RNN, LSTM, GRU, CNN, трансформеры) для прогнозирования финансовых рынков. Рассмотрены их преимущества перед традиционными методами (ARIMA), включая способность анализировать временные зависимости и визуальные паттерны. Особое внимание уделено гибридным архитектурам (CNN-LSTM), сочетающим анализ графиков цен и временных рядов. Обсуждаются ключевые вызовы: вычислительная сложность, переобучение и обработка неструктурированных данных (новости, соцсети). Результаты подтверждают перспективность нейросетей для алгоритмического трейдинга. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | финансовое прогнозирование | en_US |
| dc.subject | гибридная архитектура | en_US |
| dc.title | Финансовое прогнозирование при помощи нейросетей | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)
|
