Вы когда-нибудь задумывались, как трейдеры и инвесторы делают прогнозы относительно фондового рынка? Одним из методов, набирающих популярность, является использование Python и нейронных сетей.
Этот метод предполагает подачу большого количества исторических данных о фондовом рынке в нейронную сеть, которая использует сложные алгоритмы для выявления закономерностей и тенденций. На основе этого анализа сеть может делать прогнозы относительно будущих цен на акции.
Хотя на фондовом рынке нет никаких гарантий, многие эксперты считают, что использование методов машинного обучения, таких как нейронные сети, может повысить точность прогнозирования рыночных тенденций. Поэтому, независимо от того, являетесь ли вы опытным профессионалом или только начинаете свой путь в этой сфере, стоит рассмотреть возможность добавления этого инструмента в свой инвестиционный арсенал!
Временные ряды данных могут быть непредсказуемыми и сложными для точного моделирования. Однако с помощью таких инструментов машинного обучения, как TensorFlow и Keras, можно делать хорошие прогнозы. Следует помнить, что при работе с данными временных рядов часто важно включать в модель характеристики, связанные с предыдущими значениями. Именно здесь на помощь приходят рекуррентные нейронные сети (RNN). RNN особенно полезны для обработки последовательных данных, поскольку они позволяют переносить информацию из предыдущих временных интервалов в будущие.
В этом посте я покажу вам пример построения нейронной сети для прогнозирования цен на акции Nvidia. Почему именно Nvidia? Потому что это, вероятно, главный фаворит роста в ближайшие годы. Все новейшие технологии, такие как искусственный интеллект, компьютерное зрение, генеративные сети (например, Chat GPT) были бы невозможны без аппаратного обеспечения этого бренда.
Поэтому идея купить акции Nvidia выглядит как интересная инвестиция. Однако эти акции уже стоят дорого. Есть ли у них еще потенциал для роста? Давайте посмотрим.
