Ученые МГУ научили нейросеть точнее прогнозировать финансовые рынки
Специалисты Московского государственного университета объединили нейронную сеть с методами нечеткой логики и повысили точность прогнозирования финансовых временных рядов в 1,3–1,7 раза по сравнению с базовой моделью.
Разработку представили ученые Междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект», работа опубликована в серии Communications in Computer and Information Science.
Обычные нейросети с долгой краткосрочной памятью чувствительны к шуму в данных и используют фиксированные функции активации. Авторы дополнили сеть нечеткой логикой, которая учитывает неопределенность данных на этапе подготовки и внутри самой сети.
Метод проверили на котировках пары BTC–USD с интервалами в минуту, час и день: точность выросла в 1,3, 1,7 и 1,5 раза соответственно.
