Каковы основные преимущества использования глубоких нейронных сетей в портфельной теории?

Некоторые преимущества использования глубоких нейронных сетей в портфельной теории:

• Обработка и анализ больших объёмов данных. cyberleninka.ru www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Нейронные сети могут учитывать сложные взаимосвязи между различными активами и множество факторов, влияющих на их стоимость. cyberleninka.ru www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Это улучшает точность прогнозирования и позволяет создавать более эффективные стратегии управления активами. cyberleninka.ru
• Адаптация к изменяющимся условиям. cyberleninka.ru www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Нейронные сети могут адаптироваться к условиям рынка, что позволяет создавать более гибкие и точные модели. cyberleninka.ru
• Оценка рисков. cyberleninka.ru dzen.ru Модели, обученные на исторических данных, могут предсказывать вероятные колебания цен на активы, а также оценивать вероятность различных сценариев в будущем. cyberleninka.ru
• Анализ корреляций между активами. cyberleninka.ru Это помогает лучше понять, как различные активы в портфеле будут реагировать на изменения в рыночной ситуации. cyberleninka.ru
• Ускорение процесса анализа и принятия решений. cyberleninka.ru Модели могут обучаться на больших объёмах данных и автоматически выявлять закономерности, которые сложно обнаружить с помощью традиционных методов. cyberleninka.ru
• Автоматизация торговых стратегий. dzen.ru С помощью нейронных сетей можно разрабатывать торговые стратегии, которые работают на финансовых рынках. dzen.ru Они анализируют исторические данные и принимают решения в режиме реального времени. dzen.ru