https://1prime.ru/20261020/rossija-874429494.html
В России создали ИИ-модель для прогнозирования котировок акций автокомпаний
В России создали ИИ-модель для прогнозирования котировок акций автокомпаний - 20.10.2026, ПРАЙМ
В России создали ИИ-модель для прогнозирования котировок акций автокомпаний
Ученые Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) разработали ИИ-модель для прогнозирования котировок акций автомобильных компаний,... | 20.10.2026, ПРАЙМ
2026-10-20T14:31+0300
2026-10-20T14:31+0300
2026-10-20T14:53+0300
рынок
технологии
бизнес
https://img.cdn1prime.ru/images/sharing/article/rus/874429494.jpg?1792497203
МОСКВА, 20 окт - ПРАЙМ. Ученые Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) разработали ИИ-модель для прогнозирования котировок акций автомобильных компаний, сообщили РИА Новости в вузе. "Ученые МТУСИ создали уникальное программное решение на основе гибридной модели машинного обучения, способное с высокой точностью прогнозировать котировки акций автомобильных компаний в условиях экстремальной волатильности рынка. Разработка последовательно объединяет рекуррентные нейронные сети GRU и LSTM для глубокого анализа сложных финансовых временных рядов", - говорится в сообщении. Уточняется, что интеллектуальный алгоритм автоматически обрабатывает исторические данные фондового рынка и формирует точные прогнозные значения. Архитектура созданного программного комплекса обеспечивает его легкую интеграцию в действующие системы финансового анализа, банковские платформы и аналитические ИТ-системы сегмента ценных бумаг. "Практическая значимость продукта подтверждена испытаниями: он может успешно применяться как в реальном секторе профессиональными инвесторами, так и в высшем образовании при подготовке специалистов по финансовому моделированию", - отметили в вузе. В дальнейшем исследователи планируют развивать разработанное решение, расширять спектр учитываемых экономических факторов и адаптировать гибридную модель для прогнозирования смежных секторов высокотехнологичной промышленности.
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2026
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://1prime.ru/docs/about/copyright.html
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
рынок, технологии, бизнес
Рынок, Технологии, Бизнес
В России создали ИИ-модель для прогнозирования котировок акций автокомпаний
Ученые МТУСИ создали ИИ-модель для прогнозирования котировок акций автомобильных компаний
МОСКВА, 20 окт - ПРАЙМ. Ученые Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) разработали ИИ-модель для прогнозирования котировок акций автомобильных компаний, сообщили РИА Новости в вузе.
"Ученые МТУСИ создали уникальное программное решение на основе гибридной модели машинного обучения, способное с высокой точностью прогнозировать котировки акций автомобильных компаний в условиях экстремальной волатильности рынка. Разработка последовательно объединяет рекуррентные нейронные сети GRU и LSTM для глубокого анализа сложных финансовых временных рядов", - говорится в сообщении.
Уточняется, что интеллектуальный алгоритм автоматически обрабатывает исторические данные фондового рынка и формирует точные прогнозные значения. Архитектура созданного программного комплекса обеспечивает его легкую интеграцию в действующие системы финансового анализа, банковские платформы и аналитические ИТ-системы сегмента ценных бумаг.
"Практическая значимость продукта подтверждена испытаниями: он может успешно применяться как в реальном секторе профессиональными инвесторами, так и в высшем образовании при подготовке специалистов по финансовому моделированию", - отметили в вузе.
В дальнейшем исследователи планируют развивать разработанное решение, расширять спектр учитываемых экономических факторов и адаптировать гибридную модель для прогнозирования смежных секторов высокотехнологичной промышленности.
