В данной статье рассмотрена задача прогнозирования котировок акций на примере крупнейших нефтяных компаний России (Роснефти, Лукойла, Газпромнефти и Сургутнефтегаза) с помощью искусственных нейронных сетей, а также анализируется доходность инвестиционного портфеля, сформированного из обыкновенных акций четырех крупнейших нефтяных компаний России в равных долях и с оптимальной их величиной, определенной в ходе решения прямой задачи по модели Г. Марковица с применением прогнозных значений.
This article considers the problem of forecasting stock prices using the example of the largest oil companies in Russia (Rosneft, Lukoil, Gazpromneft and Surgutneftegaz) using artificial neural networks, and also analyzes the profitability of an investment portfolio formed from ordinary shares of the four largest oil companies in Russia in equal shares and with optimal their value determined in the course of solving the direct problem according to the G. Markowitz model using predictive values.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.