Машинное обучение оказалось важнейшим инструментом для прогнозирования движений фондового рынка в развивающемся ландшафте финансовых технологий. Благодаря своей способности запоминать шаблоны в длинных последовательностях, сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) стали наиболее эффективной моделью машинного обучения. В этой статье рассматривается проект Stock-Prediction-using-LSTM, инновационный подход, который использует сети LSTM для прогнозирования акций 32 компаний с поразительной частотой ошибок менее 1%. Он использует комплексный подход к прогнозированию запасов, разработанный…