Некоторые преимущества использования глубоких нейронных сетей в портфельной теории:

• Обработка и анализ больших объёмов данных. 12 Нейронные сети могут учитывать сложные взаимосвязи между различными активами и множество факторов, влияющих на их стоимость. 12 Это улучшает точность прогнозирования и позволяет создавать более эффективные стратегии управления активами. 1
• Адаптация к изменяющимся условиям. 12 Нейронные сети могут адаптироваться к условиям рынка, что позволяет создавать более гибкие и точные модели. 1
• Оценка рисков. 14 Модели, обученные на исторических данных, могут предсказывать вероятные колебания цен на активы, а также оценивать вероятность различных сценариев в будущем. 1
• Анализ корреляций между активами. 1 Это помогает лучше понять, как различные активы в портфеле будут реагировать на изменения в рыночной ситуации. 1
• Ускорение процесса анализа и принятия решений. 1 Модели могут обучаться на больших объёмах данных и автоматически выявлять закономерности, которые сложно обнаружить с помощью традиционных методов. 1
• Автоматизация торговых стратегий. 4 С помощью нейронных сетей можно разрабатывать торговые стратегии, которые работают на финансовых рынках. 4 Они анализируют исторические данные и принимают решения в режиме реального времени. 4