«Влияние искусственного интеллекта на прогнозирование движения рынка»...

«Влияние искусственного интеллекта на прогнозирование движения рынка» План статьи:
Введение
1.Актуальность: развитие искусственного интеллекта в финансах.
2.Цель: оценка эффективности алгоритмом и анализ влияния ИИ на прогнозирование…(дописать-переделать)
1Основные понятия и методы прогнозирования
1. Определение прогнозирования движения рынка.
2. Классические методы прогнозирования:
- Основные статистические методы (линейная регрессия, временные ряды).
- Их ограничения и недостатки.
3. Введение в искусственный интеллект и машинное обучение.
4. Отличия между традиционными и ИИ-методами прогнозирования.
2Алгоритмы искусственного интеллекта для прогнозирования движения рынка
1. Классификация алгоритмов:
- Машинное обучение(Линейные модели, деревья решений и ансамблевые методы, Метод опорных векторов)
- Глубокое обучение(Нейронные сети, рекуррентный нейронные сети и их применения
2. Псевдокод и диаграммы, описывающие ключевые алгоритмы.
3. Сравнение ключевых алгоритмов по критериям: простота, точность, вычислительные затраты.
3Эффективность алгоритмов и результаты исследований
1. Критерии оценки эффективности алгоритмов:
- Метрики (MAE, RMSE, MAPE, R?).
- Экономические параметры (Sharpe ratio, прибыльность).
2. Сравнительный анализ результатов применения различных алгоритмов на исторических данных (фондовые рынки, валютные пары).
3. Примеры успешного использования ИИ в прогнозировании(взять кейсы каких-либо организаций или стартапов)

4Подробный анализ конкретных примеров применения ИИ в прогнозировании клиентов.
Оценка результатов и выводы.
Успехи и неудачи в использовании ИИ в реальных условиях рынка.
5Ограничения и вызовы при использовании ИИ
1. Специфика финансовых рынков: нестабильность, шум, изменения.
2. Психология и поведение участников рынка.
3. Этические аспекты и риски, связанные с автоматизацией.
6Заключение
Итоговые выводы