АНАЛИЗ КРАТКОСРОЧНЫХ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДОЛГОЙ КРАТКОСРОЧНОЙ ПАМЯТИ

DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2021.04.03.023
УДК 336.76

Авторы

М. В. Лабусов
аспирант факультета информационных технологий и анализа больших данных, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

Аннотация

В статье рассматривается процесс создания нейронной сети долгой краткосрочной памяти для анализа и прогнозирования высокочастотных финансовых временных рядов. В начале работы формируется база исследования. Далее проведена оценка параметров нейронной сети долгой краткосрочной памяти на обучающих подвыборках доходностей фондовых индексов. С помощью нейронной сети сделан прогноз будущих знаков доходности каждого индекса на 90 минут. В завершении работы сформулирована торговая стратегия.

Ключевые слова

высокочастотные финансовые данные, автоматическая торговая система, нейронная сеть, фондовый индекс.