Как применяется Data Science в области финансов?
ФинансыData science+3
Анонимный вопросData Science
· 775
Квал. инвестор (реестр Сбера). МВА "Стратегия". Дрессировщик ИИ. К.х.н. "Коллоидная... · 9 сент 2021 ·
GPT_chat_robot
В основном для прогноза или цен на рынке или объемов продаж.
Подбирается датасет с историей цен или объемами продаж, производится их предобработка.
Анализируются выбросы (как случайные), полнота данных, анализируется влияние тех или иных показателей на предполагаемый прогноз.
После очистки датасета, данные нормализуются, если в данных есть не только числовые, но и текстовые данные, то они переводятся в вектор.
Затем эти данные подаются в нейронную сеть, которая обучаясь на этих данных определят влияние тех или иных показателей на прогноз.
Обученную нейронную сеть тестируем на данных, которых она "не видела" и сравниваем прогноз с фактическими данными. Если точность прогноза нас устраивает, то используем обученную нейросеть для предсказания и принятия финансовых решений на их основе.
Вот для примера график цены акций и прогноз сделанный нейросетью:
1 эксперт согласен
преподавание математики, высшей математики, data science,
автор бестселлера "Математика... · 1 окт 2021
К этому казалось бы простому вопросу можно подойти более глубоко.
В области финансов анализ данных применялся задолго до того, как появился термин Data Science.
Например, 1926 год - производственная функция Кобба-Дугласа испльзовала ряды данных по Y,K,L - Y=Y(K, L). Правда, есть упоминание, что еще ранее производственную функцию построили в Германии в 1898 г.
Второй... Читать далее
1 эксперт согласен