Застосування нейронних мереж до аналізу курсу валют
| Autor: | Ivan Burtnyak, Oleksandr Kusnir |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Journal of Vasyl Stefanyk Precarpathian National University, Vol 10, Iss 2, Pp 6-14 (2023) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2311-0155 2413-2349 88267806 |
| DOI: | 10.15330/jpnu.10.2.6-14 |
| Popis: | У статті проаналізовано застосування інформаційних технологій до аналізу фондового ринку, а саме до дослідження динаміки курсу української валюти, яка дозволить зробити висновок щодо ринку в цілому. Для ознайомлення та аналізу з фінансовими даними застосовано дослідницький аналіз даних. Це підхід до узагальнення, візуалізації та глибокого ознайомлення з важливими характеристиками набору даних. При аналізі та передбаченні динаміки складних фінансових систем в даний час не можна обійтися без такого потужного інструменту як мови програмування Python та нейромережних технологій. Нейронні мережі знаходять нові успішні застосування в практиці управління та прийняття рішень, у тому числі – у фінансовій та торговельній сферах, тобто усюди, де потрібно знайти певну приховану закономірність та зробити прогноз інструментів фондового ринку, спрямованих на досягнення макроекономічної стабілізації та динамічного розвитку фінансового ринку. Здійснено прогнозування динаміки інструментів фондового ринку, що дозволяє проводити аналіз та зробити запобіжні висновки і пропозиції, щоб мінімізувати ризики щодо ціноутворення деривативів, які виникають на фондовому ринку. Застосовано нейронні мережі для прогнозування валютного курсу, що дозволяє звести до мінімуму спекулятивні зміни в ціноутворенні, здійснювати аналіз проходження процесів на фондовому ринку та робити конкретні кроки для покращення ситуації щодо оптимізації фінансових стратегій. В результаті проведеного аналізу можна відзначити, що інформаційні технології мають велике застосування у фінансовій сфері діяльності. Доведено ефективність застосування інформаційних технологій для аналізу даних та здатність нейронних мереж до однієї з найбільш затребуваної задачі фінансової діяльності – прогнозування майбутньої вартості різних інструментів. Можна стверджувати, що найкращий результат дає поєднання інформаційних технологій з експертними системами це дозволяє з великою точністю обчислювати значення цін деривативів та проводити моніторинг зміни швидкості фінансових потоків. Використана методика дозволяє збільшити точність прогнозу та приймати обґрунтовані управлінські стратегічні рішення учасниками фондового ринку. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|