(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Міловська, К. М.; Мороз, В. В.
В роботі розглянуто моделі та методи прогнозування фінансових часових рядів. Проаналізовано основні переваги та недоліки традиційних моделей та нейронних мереж для прогнозування без попередньої обробки даних. Застосовано вейвлетний аналіз та рекурентна нейромережа з довгою короткостроковоюпам’яттю (LSTM) для прогнозування курсу криптовалюти. Отримані результати порівнюються з результатами існуючих підходів, визначено ефективність запропоновано рішення.