УДК 136.77
DOI: 10.36871/u.i.k.2024.07.01.014
Авторы
Е. В. Костырин,
Д. Р. Файзрахманов,
Ф. В. Багринцев,
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, Москва, Россия
Аннотация
В статье рассматривается применение методов машинного обучения для прогнозирования цены на золото. Золото является одним из наиболее популярных активов для инвестирования, и его цена может существенно влиять на финансовые рынки. Прогнозирование цен на золото может помочь инвесторам принимать обоснованные решения о покупке или продаже этого актива.
Для достижения этой цели в статье используются различные методы машинного обучения, такие как регрессия, классификация, кластеризация и др. Эти методы позволяют выявить закономерности в исторических данных о цене золота и использовать их для построения моделей прогнозирования.
Результаты показывают, что некоторые методы машинного обучения могут быть эффективными для прогнозирования цен на золото. Однако выбор метода зависит от конкретных условий и требований инвестора.
Ключевые слова
золото, серебро, нефть, машинное обучение, метод прогнозирования, технический анализ, статистический метод, регрессия.
