Прогнозирование рынка ценных бумаг методами машинного обучения

В статье рассматривается использование методов машинного обучения для прогнозирования рынка ценных бумаг. Особое внимание уделяется описанию архитектуры нейронной сети, в частности LSTM-сети (Long Short-Term Memory), которая наиболее эффективно решает задачу прогнозирования цен на финансовые активы. Представлена схема процесса прогнозирования финансового рынка с использованием LSTM-сети. В статье также рассматриваются перспективы развития модели, включая учёт геополитических ситуаций, колебаний валютных курсов и природных факторов.