Названия:
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ: МЕТОДЫ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ
Автор:
Иванов Сергей Викторович
Расположение страниц:
20-23
Язык:
Русский
Аннотация:
Статья посвящена разработке и анализу алгоритмов машинного обучения, предназначенных для прогнозирования динамики финансовых рынков. В условиях высокой волатильности и стохастичности традиционные эконометрические модели часто оказываются неэффективными. В работе рассматриваются ключевые подходы на основе машинного обучения, способные выявлять сложные, нелинейные зависимости во временных рядах финансовых данных. Особое внимание уделяется методологии, включающей инженерию признаков на основе технических индикаторов и сентимент-анализа, а также выбору алгоритмов, таких как рекуррентные нейронные сети (LSTM) и методы градиентного бустинга. Подробно описывается процесс бэктестинга и оценки эффективности модели с использованием таких метрик, как коэффициент Шарпа и максимальная просадка. Анализируются основные вызовы и ограничения, связанные с природой финансовых данных, а также перспективы использования более сложных алгоритмов, например, с применением обучения с подкреплением.