Использование временной сверточной сети для прогнозирования товарных фьючерсов в условиях неопределенности

Аннотация

Бушуев М.В., Беришев М.Ш., Беришева Е.Д., Востриков Е.И.

Дата поступления статьи: 08.06.2023

Статья посвящена прогнозированию товарных фьючерсов с помощью временной сверточной сети. Прогнозирование фьючерсов на биржевые товары является важной задачей для инвесторов и трейдеров, так как позволяет предсказать будущие цены и направление движения рынка. Поскольку имеются недостатки прогнозирования цен с помощью классических моделей и рекуррентных нейронных сетей, было предложено использование временной сверточной сети. Описана архитектура временной сверточной сети. Выделены особенности и преимущества временной сверточной сети. Проведен эксперимент по оценке точности прогнозирования цены закрытия семи товарных фьючерсов с помощью временной сверточной сети и статистической модели ARIMA с автоматическим подбором параметров. Описаны подробности проведения эксперимента. В результате проведенного эксперимента было выявлено, что временная сверточная сеть превосходит статистическую модель ARIMA и является весьма эффективной моделью прогнозирования товарных фьючерсов.

Ключевые слова: машинное обучение, временная сверточная нейронная сеть, прогнозирование товарных фьючерсов, биржевые товары, финансовые временные ряды

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

5.2.2 - Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

.