Статьи, Журналы
Классификация методов прогнозирования индексов фондового рынка с использованием больших языковых моделей и классических подходов
Статьи, Журналы
Классификация методов прогнозирования индексов фондового рынка с использованием больших языковых моделей и классических подходов
Гурьянов, А.Е. Классификация методов прогнозирования индексов фондового рынка с использованием больших языковых моделей и классических подходов / А. Е. Гурьянов // Инновации и инвестиции. — Москва, 2025 — N 6. — С.642-646. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
Статья посвящена классификации и сравнительному анализу подходов к решению этой задачи с использованием классических методов и набирающих популярность больших языковых моделей (LLM). Научная новизна работы заключается в предложенной систематизации и создании сравнительной основы для оценки классических подходов и методов на базе LLM в задаче прогнозирования фондовых индексов. Это позволяет не только обобщить существующие знания в быстро развивающейся области, но и выявить ключевые различия, ограничения и наиболее перспективные направления интеграции этих двух парадигм. В ходе исследования выявлены ключевые преимущества и недостатки каждой группы подходов: классические методы сильны в работе с числовыми рядами и часто более интерпретируемы, тогда как LLM предоставляют уникальные возможности для анализа неструктурированной текстовой информации и рыночных настроений, но сопряжены с проблемами интерпретируемости и ресурсоемкости. Основной вывод заключается в том, что LLM на данном этапе являются не заменой, а мощным дополнением к классическим инструментам, а наиболее перспективным направлением представляется разработка гибридных моделей, сочетающих сильные стороны обоих подходов.
-
УДК:336.763
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Натальсон, А.В. Применение искусственного интеллекта для анализа рисков на рынке ценных бумаг / А. В. Натальсон // Экономика и управление: проблемы, решения. — Москва, 2024 — N 3 ч. 6. — С.145-150.
- 2. Тимофеев, Д. IPO-манифест / Д. Тимофеев // Вестник НАУФОР. — Москва, 2024 — N 4. — С.16-22.
- 3. Столбов, И.А. Оптимизация расчета справедливой стоимости структурных облигаций через методы машинного обучения / И. А. Столбов, Ю. Б. Максименко // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 1. — С.141-144.
- 4. Солдатова, А.О. Инвестирование в Исламский индекс / А. О. Солдатова // Финансы, деньги, инвестиции. — Москва, 2025 — N 2. — С.27-36.
- 5. Феоктистов, С. Формирование и управление долгосрочным инвестиционным портфелем / С. Феоктистов. — Б.м. : Издательские решения, 2026. — 146 с.. — ISBN 978-5-0069-0528-3.
- 6. Шевченко, И.Г. Порядок и хаос рынка акционерного капитала России / И.Г.Шевченко. — Москва : Управление персоналом, 2003. — 216 с.. — (Библиотека журнала "Управление персоналом").
- 7. Мишин, А.А. Интегрированный подход прогнозирования цен государственных облигаций на основе событийного анализа и машинного обучения / А. А. Мишин, О. С. Вакуленко // Экономика и управление: проблемы, решения. — Москва, 2025 — Т. 3. № 7. — С.165-174.
- 8. Ахмедов, Ф.Н. Применение модели оценки капитальных активов (САРМ) для формирования оптимального портфеля ценных бумаг / Ф. Н. Ахмедов, А. В. Гиринский // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 7. — С.187-192.
- 9. Слуцкий, Д.Е. Обоснование периода наблюдения при расчете стоимости заблокированных ценных бумаг / Д. Е. Слуцкий // Финансы и кредит. — Москва, 2025 — N 5. Том 31. — С.125-139.
- 10. Орлова, С. Долг на нервах / С. Орлова // Банковское обозрение. — Москва, 2026 — N 2. — С.28-31.
Отзывы читателей
0