Усовершенствованный вариант нейросети LVI-PDNN, созданной для совершенствования математических моделей, представили специалисты Сибирского федерального университета (СФУ), пишет РИА Новости.

Новый алгоритм должен стать первым в мире помощником инвесторов, способным отслеживать и предсказывать рыночную динамику в  реальном времени.

Нейросети применяют для отслеживания и прогнозирования динамических процессов в реальном времени уже более десяти лет. Наибольший интерес к таким моделям проявляют финансовые инвесторы и трейдеры. Однако до сих пор для финансовой сферы не было создано эффективного инструмента.

Российские ученые оптимизировали алгоритмы на основе нового подхода.

"Мы предложили улучшенную версию известного нейросетевого метода LVI-PDNN, специально впервые в мире предусмотрев ее применение для решения динамических финансовых проблем – с помощью нашей разработки инвесторы смогут принимать более аккуратные решения. Начали мы с задачи страхования инвестиционного портфеля с минимальными затратами", – рассказал главный научный сотрудник СФУ Предраг Станимирович.

Особенность усовершенствованного алгоритма состоит в том, что в структуру LVI-PDNN внедрен контроллер нечеткой логики, оперирующий степенями истинности вместо классического, где во внимание принимаются только два значения "истина" и "ложь". Новый подход повышает гибкость и адаптивность системы при решении динамических задач.