Search academic texts

Information × Registration Number 2125U004497, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title IMPROVING THE AI STOCK MARKET FORECASTING WITH CANDLESTICK PATTERNS popup.author Zakovorotnyi OleksandrAusheva NataliiaLevchenko LarysaZakovorotnyi OleksandrAusheva NataliiaLevchenko Larysa popup.publication 02-12-2025 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/4106 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description У швидко розвиваючій цифровій економіці використання штучного інтелекту (ШІ) у фінансовому прогнозуванні набуває значної популярності. Ця робота досліджує вплив різних патернів свічок на ефективність моделей довгострокової пам'яті (LSTM) у прогнозуванні рухів фондового ринку. Експерименти, проведені на історичних даних цін на акції, показують, що доповнення традиційних вхідних параметрів діапазоном моделей свічок підвищує точність прогнозування моделей LSTM. Хоча початковій архітектурі моделі бракувало оптимізації гіперпараметрів для вирішення такого роду завдань, результати дослідження свідчать про помітне покращення ефективності прогнозування, якщо використовувати вектор патернів свічок як вхідний параметр. Подальша робота буде зосереджена на включенні додаткових фінансових показників до навчальних даних моделі та її точному налаштуванні за допомогою алгоритмів оптимізації для досягнення більшої стійкості та точності. popup.nrat_date 2026-04-19 Close