Investigation of сomputational intelligence methods in forecasting problems at stock exchanges

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorZaychenko, Yu.
dc.contributor.authorHamidov, G.
dc.contributor.authorGasanov, A.
dc.date.accessioned2022-04-19T07:46:21Z
dc.date.available2022-04-19T07:46:21Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenIn this paper, the forecasting problem of share prices at the New York Stock Exchange (NYSE) was considered and investigated. For its solution the alternative methods of computational intelligence were suggested and investigated: LSTM networks, GRU, simple recurrent neural networks (RNN) and Group Method of Data Handling (GMDH). The experimental investigations of intelligent methods for the problem of CISCO share prices were carried out and the efficiency of forecasting methods was estimated and compared. It was established that method GMDH had the best forecasting accuracy compared to other methods in the problem of share prices forecasting.uk
dc.format.pagerangeС. 35-49uk
dc.identifier.citationZaychenko, Yu. Investigation of сomputational intelligence methods in forecasting problems at stock exchanges / Yu. Zaychenko, G. Hamidov, A. Gasanov // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2021. – № 2. – С. 35-49. – Бібліогр.: 23 назви.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2021.2.03
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46924
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 2uk
dc.subjectshare prices forecastinguk
dc.subjectLSTMuk
dc.subjectGRUuk
dc.subjectRNNuk
dc.subjectGMDHuk
dc.subject.udc519.8uk
dc.titleInvestigation of сomputational intelligence methods in forecasting problems at stock exchangesuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2021_2_35-49.pdf
Розмір:
704.81 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 2