ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН АКЦІЙ НА ФОНДОВОМУ РИНКУ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЕНЕРАТИВНИХ ЗМАГАЛЬНИХ МЕРЕЖ ТА СЕНТИМЕНТ-АНАЛІЗУ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ

Autor: Iryna Lazarenko, Hanna Yukhymenko
Rok vydání: 2022
Zdroj: MODELING THE DEVELOPMENT OF THE ECONOMIC SYSTEMS. :26-32
ISSN: 2786-5363
2786-5355
DOI: 10.31891/mdes/2022-6-4
Popis: У дослідженні розглядається проблема ефективного прогнозування цін фондових акцій за умови світової економічної нестабільності. Популярні і прості методи прогнозування перестають бути ефективними в умовах високої волатильності ринку, тому науковці випробовують нові моделі, особливою популярністю серед яких користуються нейронні мережі. Останніми роками генеративні змагальні мережі GAN досягли багатообіцяючих результатів у вирішенні багатьох складних проблем (наприклад, створення реалістичних зображень і відео, перетворення зображення в зображення та тексту в зображення), але ефективність використання цього типу мереж для прогнозування цін акцій все ще залишається предметом суперечок. Даний тип моделей до цього використовувався переважно для генерації нових фото, відео, або текстів, але не часових рядів, тим паче таких мінливих, як вартість фондових акцій. Протягом останніх двох років науковці почали апробувати даний тип мереж для таких задач, але вони все одно зіштовхуються з високою мінливістю ринку, яку неможливо передбачити лише використовуючи вхідні історичні дані про ціну та продаж акцій. Для цього в даній роботі буде враховано інший важливий зовнішній показник, як настрій учасників фондового ринку. Найбільш ефективним методом в даному завданні є аналіз тональності (сентимент-аналіз) тексту, в даній статті буде розглянуто дописи в соціальній мережі Twitter. На основі цього буде створено модель прогнозування цін фондових акцій, яка враховує не тільки історичні дані та технічні показники, а і такі зовнішні фактори впливу на ринок, як настрій трейдерів та репутація бренду.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: