RINKOS SENTIMENTŲ PROGNOZAVIMAS NAUDOJANT DIRBTINĮ INTELEKTĄ

Kiekvienas investuotojas susiduria su efektyvių investicinių sprendimų priėmimo problema. Yra daug metodų, kuriais stengiamasi isanalizuoti finansų rinkoje vykstancių pokycių priežastis bei remiantis tokia informacija numatyti ateities tendencijas. Vienas is būdų yra investuotojų sentimentų prognozavimas. Sio straipsnio tyrimo tikslas yra atlikti skirtingų investuotojų sentimentų prognozavimą ir įvertinti prognozavimui naudojamo modelio patikimumą, t. y. siekiama atrasti patikimą sentimentų prognozavimo algoritmą. Tyrimui naudojamas dirbtinio intelekto giliojo mokymosi ilgos trumpalaikės atminties (LSTM) tinklų algoritmas bei grafinis gautų rezultatų vaizdavimas. Atlikus tyrimą buvo pastebėta, kad kiekvienu sentimentų prognozavimo atveju gauta paklaida (RMSE) buvo labai maža, o tai reiskia, kad prognozavimui naudojamas algoritmas yra labai patikimas. Sentimentų prognozavimas kartu su racionaliais prognozavimo metodais gali papildyti prekybos strategiją ar paramos sistemą investuotojui. DOI: https://doi.org/10.3846/vvf.2020.031