Использование технологий машинного обучения для предсказания рыночных трендов и улучшения прогноза

В статье рассматривается использование технологий машинного обучения (ML) для предсказания рыночных трендов, повышения точности прогнозов и улучшения аналитических процессов в условиях быстро меняющихся экономических реалий. Акцент сделан на анализе применения различных моделей машинного обучения, включая регрессионные методы, нейронные сети и гибридные подходы, в контексте финансового прогнозирования. Рассмотрены преимущества ML, такие как улучшение точности прогнозов и способность учитывать сложные взаимосвязи между различными экономическими и рыночными переменными. Также анализируются вызовы, с которыми сталкиваются исследователи и практики при использовании этих технологий, включая проблемы интерпретации и адаптации моделей к новым данным. В заключение обсуждаются перспективы развития ML в области финансовой аналитики и рынка в целом.

The article discusses the use of machine learning (ML) technologies to predict market trends, improve the accuracy of forecasts and improve analytical processes in rapidly changing economic realities. The focus is on analyzing the application of various machine learning models, including regression methods, neural networks and hybrid approaches, in the context of financial forecasting. The advantages of ML are considered, such as improving the accuracy of forecasts and the ability to take into account complex relationships between various economic and market variables. It also analyzes the challenges faced by researchers and practitioners when using these technologies, including the problems of interpreting and adapting models to new data. In conclusion, the prospects for the development of ML in the field of financial analytics and the market in general are discussed.