Прогнозування фінансових ринків за допомогою алгоритму випадкового лісу

Анотація

В статті наведено матеріал стосовно аналізу фінансового ринку за допомогою алгоритму випадкового лісу. Розглянуто загальну проблему прогнозування фінансових ринків та роль сучасних технологій для точних прогнозів та автоматизації торгових стратегій. Проведений огляд існуючих моделей прогнозування та можливість їх застосування для фінансових ринків. Проаналізовані останні дослідження та публікації, на основі яких розроблено програму для проведення дослідження. Створена програма має модульну структуру та представляє собою бібліотеку, що може бути використана для подальшого дослідження. Була побудована та натренована нейрона мережа, яка за допомогою алгоритму випадкового лісу може робити аналіз за певний період та надавати прогнозування. В рамках дослідження були використані відкриті дані та проведений аналіз компанії Apple. В ході експериментів зроблені аналіз точності моделі під впливом гіперпараметрів, аналіз роботи моделі на різних ринкових умовах, порівняння з іншими методами прогнозування та аналіз впливу обсягу даних на точність моделі. Для прогнозування ринку було побудовано декілька математичних моделей нейронної мережі. Після чого вони були натреновані на обраних датасетах. Для тренування було взято інформацію за великий проміжок часу, дані за квартали, щоденний прибуток, прибуток за рік. Програмне забезпечення було написано на мові Python, використовувались ряд бібліотек, а саме yfinance, Sklearn-Scikit-learn, Matplotlib.pyplot, Pandas. В експериментальних дослідженнях було проведено порівняння результатів різних підходів до аналізу. Були порівняні моделі з використанням методу випадкового лісу та моделі лінійної регресії, що доводять доцільність використання методу випадкового лісу для такого роду задач. За допомогою графіків продемонстровані метрики та виведені середньоквадратичні помилки. Для визначення адекватності роботи розробленої нейронної мережі було проведено тестування на визначення помилок при порівнянні з іншими ринками