Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Данный раздел посвящён теоретическим основам временных рядов, их классификации и основным характеристикам, которые играют важную роль в финансовом прогнозировании. Будут рассмотрены такие аспекты, как стационарность, сезонность и тренды, а также статистические методы анализа временных рядов.

Этот раздел охватывает базовые принципы работы нейронных сетей, их структуру и обучение. Основное внимание уделяется различным архитектурам, таким как RNN (рекуррентные нейронные сети) и CNN (сверточные нейронные сети), и их потенциальному применению.

В этом разделе рассматриваются практические примеры применения нейронных сетей для прогнозирования финансовых временных рядов. Будут представлены успешные кейсы и методики, которые используют алгоритмы машинного обучения для повышения точности прогнозирования на фондовом рынке.

Данный раздел фокусируется на сравнительном анализе производительности различных типов нейронных сетей при работе с финансовыми временными рядами. Будут представлены экспериментальные результаты и графики, иллюстрирующие эффективность каждой из архитектур.

Этот раздел посвящен оценке точности предсказаний различных моделей нейронных сетей и применяемым метрикам, позволяющим определить степень их успешности. Обсуждаются методы кросс-валидации и другие подходы к оценке качества моделей.

Раздел посвящен исследованию того, как аналитика полученная из прогнозов влияет на формирование торговых стратегий на финансовых рынках. Будет проведен анализ реальных данных и предложены рекомендации по оптимизации торговых стратегий.

В этом разделе описывается процесс создания модели нейронной сети для прогнозирования ценовых трендов на фондовом рынке. Будут представлены данные о моделировании, настройке параметров сети и анализ результатов тестирования.

Раздел выводит результаты тестирования модели на реальных данных, анализируя успешность ее работы по сравнению с традиционными методами прогнозирования. Результаты будут оформлены с помощью таблиц и графиков для удобства восприятия.

Заключительный раздел обобщает все исследуемые аспекты применения нейронных сетей в области финансового прогнозирования, подчеркивая их значимость и потенциал развития в будущем. Также будут обозначены возможные направления будущих исследований и улучшений.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.