Прогнозування цін акцій з використанням вейвлет-перетворення та нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРоманкевич, В. О.
dc.contributor.authorРадченко, К. О.
dc.contributor.authorРоманенко, М. В.
dc.date.accessioned2025-01-06T13:20:40Z
dc.date.available2025-01-06T13:20:40Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractotherThe article examines methods for stock price prediction using wavelet transform and hybrid neural networks. The study demonstrates that wavelet transform effectively extracts key trends in financial time series by removing noise and short-term fluctuations. CNN is utilized to identify local patterns, while LSTM captures long-term dependencies, ensuring high prediction accuracy. The hybrid CNN+LSTM model integrates these approaches, enhancing the analysis of complex financial data. Implementing this approach can be beneficial for financial analysts and investors, aiding in more informed investment decisions and reducing risks in financial markets.
dc.format.pagerangeС. 424-428
dc.identifier.citationРоманкевич, В. О. Прогнозування цін акцій з використанням вейвлет-перетворення та нейронних мереж / Романкевич В. О., Радченко К. О., Романенко М. В. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна). – Київ, 2024. – С. 424-428.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71599
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна)
dc.subject.udc004.942:519.216.3
dc.titleПрогнозування цін акцій з використанням вейвлет-перетворення та нейронних мереж
dc.title.alternativeStock Price Prediction Using Wavelet Transform and Neural Networks
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
78-P_424-428.docx
Розмір:
32.67 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференції