СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ИЗМЕНЕНИЙ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО СЕКТОРА ЭКОНОМИКИ

УДК 330.47
DOI: 10.36871/2618-9976.2024.01.007

Авторы

Дарья Евгеньевна Арбатская,
Соискатель, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Дмитрий Григорьевич Родионов,
Доктор экономических наук, профессор, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Унгвари Ласло,
Кандидат экономических наук, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Евгений Александрович Конников,
Кандидат экономических наук, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

Данное исследование направлено на нахождение и подробное рассмотрение эффективного метода для прогностических моделей предсказывания цены и ее изменения следующего дня для таких акций, как AAPL, AMZN и GOOG. В качестве методологии исследования использовались методы машинного обучения как для регрессионной модели, так и для модели классификации для каждой из рассматриваемых акций. Методы машинного обучения больших успехов в значении описанной дисперсии. Однако объединив полученные результаты, нельзя с достаточной точностью сказать, что обученные регрессионные методы можно применять в реальных условиях.

Ключевые слова

моделирование
финансовые рынки
цены акций
прогнозирование