Предметом анализа стал рынок акций.
Как сообщает агентство «Интерфакс», Томский университет систем управления и радиоэлектроники протестировал новые методы машинного обучения нейросетей для прогноза стоимости акций и успеваемости студентов.
Отмечается, что в сравнении с классическими методами обучения в ряде случаев точность прогнозирования выросла в четыре раза. В ходе работы над проектом ученые использовали метод решения обратных задач, позволяющий находить неизвестные параметры системы на основе наблюдаемых данных и восстанавливать первоначальные условия по конечному результату.
– Мы рассматривали прогнозирование акций, собирали финансовые данные и строили разреженную нейронную сеть, которая прогнозирует дивиденды и стоимость акций. Также мы собирали информацию с тематических форумов инвесторов, чтобы посмотреть, как их активность и настроение влияют на цену и дивиденды, и генерировали синтетические показатели для нейронной сети с помощью больших языковых моделей относительно инвестиционного климата, – рассказала профессор кафедры автоматизированных систем управления Екатерина Грибанова.
В вузе подчеркнули, что исследование проводится в рамках проекта Российского научного фонда «Применение методов решения обратных некорректных задач в машинном обучении».
Владимир Путин
Президент России
Экономическая динамика в России в целом соответствует нашим ожиданиям. По оценке, по итогам всего текущего года рост валового внутреннего продукта будет находиться в пределах одного процента.
Президент региональной ассоциации пищевиков Владимир Кривовяз рассказал о проблемах томских производителей продуктов питания.
