2025-02-22T16:38:09-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-239831%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T16:38:09-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-239831%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T16:38:09-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T16:38:09-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response

Дослідження методів обчислювального інтелекту у проблемі прогнозування на ринках цінних паперів

In this paper, the forecasting problem of share prices at the New York Stock Exchange (NYSE) was considered and investigated. For its solution the alternative methods of computational intelligence were suggested and investigated: LSTM networks, GRU, simple recurrent neural networks (RNN) and Group M...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Zaychenko, Yuriy, Hamidov, Galib, Gasanov, Aydin
Format: Article
Language:English
Published: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2021
Subjects:
Online Access:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/239831
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id journaliasakpiua-article-239831
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-2398312021-09-16T11:48:22Z Investigation of computational intelligence methods in forecasting problems at stock exchanges Исследование методов вычислительного интеллекта в проблеме прогнозирования на рынках ценных бумаг Дослідження методів обчислювального інтелекту у проблемі прогнозування на ринках цінних паперів Zaychenko, Yuriy Hamidov, Galib Gasanov, Aydin прогнозування цін акцій рекурентні мережі LSTM GRU RNN МГУА share prices forecasting LSTM GRU RNN GMDH прогнозирование цен акций рекуррентные сети LSTM GRU RNN МГУА In this paper, the forecasting problem of share prices at the New York Stock Exchange (NYSE) was considered and investigated. For its solution the alternative methods of computational intelligence were suggested and investigated: LSTM networks, GRU, simple recurrent neural networks (RNN) and Group Method of Data Handling (GMDH). The experimental investigations of intelligent methods for the problem of CISCO share prices were carried out and the efficiency of forecasting methods was estimated and compared. It was established that method GMDH had the best forecasting accuracy compared to other methods in the problem of share prices forecasting. Рассмотрена проблема прогнозирования курсов акций на рынке ценных бумаг NYSE. Для ее решения предложены и исследованы альтернативные методы вычислительного интеллекта: сети LSTM, графические рекуррентные модули (GRU), простые рекуррентные сети и метод группового учета аргументов (МГУА). Проведены экспериментальные исследования интеллектуальных методов в проблеме прогнозирования цен акций и сравнительная оценка эффективности альтернативныхметодов прогнозирования. Установлено, что метод МГУА обеспечивает наиболее высокую точность в рассмотренной проблеме прогнозирования цен акций. Розглянуто проблему прогнозування курсів акцій на ринку цінних паперів NYSE. Для її вирішення запропоновано та досліджено альтернативні методи обчислювального інтелекту: мережі LSTM, графічні рекурентні модулі (GRU), прості рекурентні мережі і метод групового урахування аргументів (МГУА). Проведено експериментальні дослідження інтелектуальних методів в проблемі прогнозування цін акцій і порівняльну оцінку ефективності альтернативних методів прогнозування. З’ясовано, що метод МГУА забезпечує найвищу точність в розглянутій проблемі прогнозування цін акцій. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2021-09-14 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/239831 10.20535/SRIT.2308-8893.2021.2.03 System research and information technologies; No. 2 (2021); 35-49 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2021); 35-49 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2021); 35-49 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/239831/238234
institution System research and information technologies
collection OJS
language English
topic прогнозування цін акцій
рекурентні мережі LSTM
GRU
RNN
МГУА
share prices forecasting
LSTM
GRU
RNN
GMDH
прогнозирование цен акций
рекуррентные сети LSTM
GRU
RNN
МГУА
spellingShingle прогнозування цін акцій
рекурентні мережі LSTM
GRU
RNN
МГУА
share prices forecasting
LSTM
GRU
RNN
GMDH
прогнозирование цен акций
рекуррентные сети LSTM
GRU
RNN
МГУА
Zaychenko, Yuriy
Hamidov, Galib
Gasanov, Aydin
Дослідження методів обчислювального інтелекту у проблемі прогнозування на ринках цінних паперів
topic_facet прогнозування цін акцій
рекурентні мережі LSTM
GRU
RNN
МГУА
share prices forecasting
LSTM
GRU
RNN
GMDH
прогнозирование цен акций
рекуррентные сети LSTM
GRU
RNN
МГУА
format Article
author Zaychenko, Yuriy
Hamidov, Galib
Gasanov, Aydin
author_facet Zaychenko, Yuriy
Hamidov, Galib
Gasanov, Aydin
author_sort Zaychenko, Yuriy
title Дослідження методів обчислювального інтелекту у проблемі прогнозування на ринках цінних паперів
title_short Дослідження методів обчислювального інтелекту у проблемі прогнозування на ринках цінних паперів
title_full Дослідження методів обчислювального інтелекту у проблемі прогнозування на ринках цінних паперів
title_fullStr Дослідження методів обчислювального інтелекту у проблемі прогнозування на ринках цінних паперів
title_full_unstemmed Дослідження методів обчислювального інтелекту у проблемі прогнозування на ринках цінних паперів
title_sort дослідження методів обчислювального інтелекту у проблемі прогнозування на ринках цінних паперів
title_alt Investigation of computational intelligence methods in forecasting problems at stock exchanges
Исследование методов вычислительного интеллекта в проблеме прогнозирования на рынках ценных бумаг
description In this paper, the forecasting problem of share prices at the New York Stock Exchange (NYSE) was considered and investigated. For its solution the alternative methods of computational intelligence were suggested and investigated: LSTM networks, GRU, simple recurrent neural networks (RNN) and Group Method of Data Handling (GMDH). The experimental investigations of intelligent methods for the problem of CISCO share prices were carried out and the efficiency of forecasting methods was estimated and compared. It was established that method GMDH had the best forecasting accuracy compared to other methods in the problem of share prices forecasting.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2021
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/239831
work_keys_str_mv AT zaychenkoyuriy investigationofcomputationalintelligencemethodsinforecastingproblemsatstockexchanges
AT hamidovgalib investigationofcomputationalintelligencemethodsinforecastingproblemsatstockexchanges
AT gasanovaydin investigationofcomputationalintelligencemethodsinforecastingproblemsatstockexchanges
AT zaychenkoyuriy issledovaniemetodovvyčislitelʹnogointellektavproblemeprognozirovaniânarynkahcennyhbumag
AT hamidovgalib issledovaniemetodovvyčislitelʹnogointellektavproblemeprognozirovaniânarynkahcennyhbumag
AT gasanovaydin issledovaniemetodovvyčislitelʹnogointellektavproblemeprognozirovaniânarynkahcennyhbumag
AT zaychenkoyuriy doslídžennâmetodívobčislûvalʹnogoíntelektuuproblemíprognozuvannânarinkahcínnihpaperív
AT hamidovgalib doslídžennâmetodívobčislûvalʹnogoíntelektuuproblemíprognozuvannânarinkahcínnihpaperív
AT gasanovaydin doslídžennâmetodívobčislûvalʹnogoíntelektuuproblemíprognozuvannânarinkahcínnihpaperív
first_indexed 2024-04-08T15:07:53Z
last_indexed 2024-04-08T15:07:53Z
_version_ 1795779590845628416