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...
Збережено в:
| Дата: | 2021 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/239831 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| 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 |